数据驱动的用户需求挖掘与方案改进知识服务研究

作     者：徐斌 

作者单位：宁波大学 

学位级别：硕士

导师姓名：余军合;Zhan Hongfei

授予年度：2020年

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 12[管理学] 13[艺术学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 

主      题：数据驱动 用户需求挖掘 关联功效矩阵 产品设计 

摘      要：互联网时代,随着电子商务的迅猛发展,消费者的需求也向着多样化和个性化的方向转变,给企业带来了前所未有的挑战和机遇。在当今全球化的市场上,用户需求已成为企业的主要关注点和竞争的先决条件。在产品评论数据中蕴含着有价值的信息,有效的挖掘这些信息能为产品设计提供便利,提高产品设计的效率。为了给设计人员提供设计指导,本文从在线评论数据中挖掘用户需求信息,并从专利文献数据中提炼设计知识,将它们应用到产品的设计过程中,从而提高产品设计效率,缩短产品设计的研发周期。本文的研究内容主要有以下几方面:(1)提出了数据驱动的用户需求挖掘与方案改进知识服务模型。模型以数据为核心,挖掘数据中蕴含的有用信息,建立信息间的映射关系,并将其运用到产品的设计过程中,从而为产品设计人员提供技术改进方案。(2)提出了基于在线评论数据的用户需求分析方法。以在线评论数据为基础对用户需求信息进行挖掘分析,利用网络爬虫技术、文本挖掘技术和自然语言处理技术等技术手段对用户需求信息、产品特征、情感倾向等方面进行了分析,并通过KANO模型对用户需求进行分类,从而得到依据KANO模型分析结果的产品改进信息。(3)提出了基于专利数据的产品设计知识分析方法。通过利用自然语言处理等技术方法从专利数据中提取技术信息和功效信息构建了关联技术功效图,并建立了需求与功效、功效与技术之间的映射关系,进而为产品设计人员提供技术改进方案。最后,以空调产品的在线评论数据和专利文献数据进行了实例分析,对本文提出的方法进行了验证。