基于IQ-COR框架的在线交互式产品需求获取方法研究

发布时间：2017-04-24 06:02

  本文关键词：基于IQ-COR框架的在线交互式产品需求获取方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在产品创新设计当中,一些用户对产品具有非常专业的背景知识,他们对参与产品的创新设计具有浓厚的兴趣,经常能提出建设性的意见,极大地为产品创新设计提供了技术支持。因此,如何能充分地与用户进行互动、全面、快速和有效地获取消费者真实需求是企业进行产品创新设计的一个重要环节。传统的调查方法有问卷法,由于受人力成本、时间成本限制,被调查者只有部分用户,同时还存在一些不是潜在消费者而被当作被调查者进行问卷填写,并且调查结果与问卷设计优劣有关。因此传统的问卷调查还存在以下不足：(1)受人力成本、时间成本的限制,发放问卷的数量往往有限；(2)由于被调查者自身专业背景、知识水平和对产品的熟悉程度不同,不能对其有针对性地进行问卷设计,被调查者通常随意或者毫无根据的进行问卷填写,结果造成收集的信息中有大量无用的甚至是误导的数据,问卷调查常常会偏离实际信息。Web2.0的发展,用户生成内容为互联网环境下用户需求获取提供了崭新的获取渠道。作为一项重要的用户数据,在线评论是消费者根据自身体验自由撰写的有针对性的产品评价,一般以文本的形式出现在电子商务网站或在线交流社区中。在线评论是消费者对产品肯定或者否定的有力反馈,数量巨大、内容丰富,对企业进行产品设计以及消费者购买决策具有重要的参考价值。本文在产品设计、用户需求获取和在线产品评论信息挖掘等理论知识和方法的基础上,提出了基于IQ-COR (Interactive Questionnaire based on Customers professional classification with Online Reviews)框架的交互式在线用户需求获取方法,即基于在线评论和用户专业化程度的用户分类,以及基于用户专业化分类的在线交互式个性化需求获取。重点研究用户分类中产品关键属性的选择与确定等问题,基于关键属性和在线评论内容挖掘的用户专业化程度分类、基于关键属性和在线评论内容挖掘的交互内容设计问题,以及基于用户专业化程度个性化交互问卷生成方法等关键问题。本文的主要研究内容包括以下几个方面。1.提出用户分类中产品关键属性的选择与提取方法。对于已抓取的在线评论,利用本文提出相关评论与设计产品之间的关系,使用欧式距离来判断现有产品和预期产品的相似度确定有效产品集,有效产品的评论即为有效评论。针对有效评论利用哈工大的“LTP”技术来进行产品的关键属性提取。2.提出了一种基于关键属性和在线产品评论内容挖掘的用户专业化程度分类方法。参考《知网》(HowNet)关联词表来构建不同专业化程度的词表。通过用户在线评论对象是否属于有效产品集来判断用户是否为有效用户,根据用户评论和已生成的专业化程度词表来判断用户在某一关键属性的用户专业化程度,最后为用户提供个性化的交互内容,即用户关注的产品关键属性和该指标的专业化程度对应的交互内容。3.提出了一种基于关键属性和在线产品评论内容挖掘的交互内容设计以及基于用户专业化程度个性化交互问卷的生成方法。在用户需求获取阶段,根据用户的在线评论判断用户的专业化程度,然后生成个性化的用户需求问卷内容。4.针对在线获取的用户需求结果,本文提出了一种基于遗传算法的规则挖掘方法进行数据处理。在规则挖掘的初期生成规则用于简单染色体设计,在规则挖掘的第二阶段,利用整个规则集来确定已经考虑到的规则交互解决方案,得到有助于产品设计和产品设计人员进行产品设计的产品设计方案。最后,本文以通过开发“智能手机用户需求在线调查系统”原型,介绍了系统相关功能模块,给出了系统的运行效果图。
【关键词】：产品设计 在线产品评价信息挖掘 在线需求获取 客户专业化 遗传算法
【学位授予单位】：浙江工商大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB472;TP311.13
【目录】：

• 摘要2-5
• ABSTRACT5-13
• 第1章 绪论13-23
• 1.1 课题的研究背景与研究意义13-17
• 1.1.1 研究背景13-15
• 1.1.2 研究意义15-17
• 1.2 国内外研究现状17-19
• 1.2.1 用户需求获取研究现状17-18
• 1.2.2 在线评论挖掘研究现状18-19
• 1.3 当前研究存在的问题19-20
• 1.4 研究内容、章节安排与技术路线20-22
• 1.4.1 研究内容20-21
• 1.4.2 章节安排21-22
• 1.4.3 技术路线22
• 1.5 课题来源22-23
• 第2章 基于在线评论的产品关键属性提取23-37
• 2.1 相关文献概述23-24
• 2.2 基于用户评论产品属性提取24-25
• 2.3 产品属性提取步骤25-36
• 2.3.1 用户评论信息抓取25-26
• 2.3.2 在线评论有效性判定26-28
• 2.3.3 关键属性库的建立28-34
• 2.3.4 属性抽取步骤34-36
• 2.4 本章小结36-37
• 第3章 基于关键属性和专业化程度生成在线调查问卷37-49
• 3.1 用户专业化程度界定38-39
• 3.2 专业化程度词库的构建39-41
• 3.3 用户专业化程度计算41-45
• 3.3.1 在线评论处理41-42
• 3.3.2 用户专业化程度计算42-45
• 3.4 生成在线个性化调查问卷45-48
• 3.4.1 问卷的质量界定概述45-46
• 3.4.2 问卷设计46-47
• 3.4.3 个性化需求调查问卷生成47-48
• 3.5 本章小结48-49
• 第4章 用户需求结果数据处理49-57
• 4.1 数据挖掘相关概述49-50
• 4.2 基于遗传算法的数据处理50-56
• 4.2.1 编码属性52
• 4.2.2 决策属性52-53
• 4.2.3 染色体编码设计53-54
• 4.2.4 交叉和变异54-55
• 4.2.5 适应度函数的设定55-56
• 4.3 本章小结56-57
• 第5章 实例验证57-63
• 5.1 系统的功能设计57
• 5.2 系统开发模式选择57-58
• 5.3 系统开发语言选择58-59
• 5.4 系统运行效果59-61
• 5.5 用户体验调查61-62
• 5.6 本章小结62-63
• 第6章 总结和展望63-66
• 6.1 总结63-64
• 6.2 展望64-66
• 参考文献66-71
• 附录1 攻读硕士期间发表的论文71
• 附录2 攻读硕士期间参加的课题和项目71-72
• 致谢72-73

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本文编号：323656