基于Web和专利统计分析的用户需求获取及预测方法研究

发布时间：2021-10-12 06:30

　　针对用户需求获取及预测模糊性、抽象性等问题,提出基于Web评论数据和专利知识获取及预测用户需求的方法。首先,采用SAS软件基于特征提取技术获取用户显性需求;然后,通过结构方程模型（SEM）分析显性需求与马斯洛需求层次的潜在关系,并确定需求权重;最后,挖掘专利知识单元结合需求等级,挖掘用户隐性需求;依据Kano属性对用户需求分类,结合需求进化定律确定用户需求进化方向。以儿童用双轮智能平衡车为例,论证此方法的可行性。 

【文章来源】：机械设计与制造. 2020,(08)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

基于Web评论数据用户显性需求获取模型

CALIS过程程序（部分）

最后，通过需求归约处理，得出用户隐性需求集RC2。合并显性需求集RC1和隐性需求集RC2，得出用户需求集RC，即RC=RC1∪RC2。3.2 基于需求进化定律新需求预测模型

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于特征选择技术的顾客需求重要度确定方法[J]. 耿秀丽,叶春明.  计算机集成制造系统. 2014(07)
[2]面向概念设计的功能需求获取机制研究[J]. 单鸿波,葛滨,于海燕,孙志宏,徐方.  中国机械工程. 2013(12)
[3]产品规划中基于群体多粒度语义信息的顾客需求优先度确定研究[J]. 王增强,李延来,蒲云.  中国机械工程. 2012(08)
[4]中文评论中产品特征挖掘的剪枝算法研究[J]. 李实,李秋实.  计算机工程. 2011(23)
[5]基于TRIZ中需求进化定律的一类原始创新过程研究[J]. 檀润华,马建红,陈子顺,江屏.  中国工程科学. 2008(11)
[6]用层次分析法（AHP）确定QFD中客户需求权重[J]. 尉少坤,李淑娟,李言.  机械设计与制造. 2005(06)



本文编号：3432060