多维感性语义识别模型构建研究

发布时间：2018-07-13 18:36

【摘要】：为准确把握用户的情感需求,建立产品意象和用户情感需求之间的映射关系,以电热水壶为样本进行试验,采用多维尺度分析、聚类分析等方法构建产品外观空间,并采用语义差异量表、因子分析等方法构建产品多维感性语义空间。将产品的外观空间和语义空间结合,利用支持向量回归,构建产品多维感性语义识别模型并加以验证。结果表明:依据感性语义数据所建立的支持向量机语义识别模型性能良好,可运用到实际产品的感性语义分类预测当中。
[Abstract]:In order to accurately grasp the emotional needs of users and establish the mapping relationship between product images and users' emotional needs, the product appearance space was constructed by using electric kettle as sample, using multi-dimensional scale analysis, clustering analysis and other methods. The semantic difference scale and factor analysis are used to construct the product multidimensional semantic space. Based on the combination of appearance space and semantic space, the multi-dimensional perceptual semantic recognition model of product is constructed and verified by using support vector regression. The results show that the support vector machine (SVM) semantic recognition model based on perceptual semantic data has good performance and can be applied to the classification and prediction of perceptual semantics of practical products.
【作者单位】： 浙江大学现代工业设计研究所;
【基金】：国家科技支撑计划资助项目(2015BAH21F01)
【分类号】：TB472

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本文编号：2120375