用户评论数据驱动的产品优化设计方法

作     者：陆蔚华 倪祎寒 蔡志彬 刘瑞军 Lu Weihua;Ni Yihan;Cai Zhibin;Liu Ruijun

作者机构：南京航空航天大学机电学院工业设计系南京210016 北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048 

基　　金：国家重点研发计划(2019YFB1406400) 国家自然科学基金(62076012) 北京市自然科学基金(4202016) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2022年第34卷第3期

页      码：482-490页

摘      要：针对传统产品设计优化耗时耗力、效率较低等问题,提出一种数据驱动的产品优化设计方法.基于Scrapy爬取电商平台用户评论数据;针对文本数据的特点,利用K-means算法进行用户需求分析,根据聚类结果得到优化目标;对优化目标进行特征编码,基于非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行产品特征优化迭代,得到最终优化结果.以某品牌电饭煲为实例进行应用,以用户满意度为评估指标,将电饭煲造型优化方案与初始方案进行对比,验证了所提方法的有效性.

主 题 词：数据驱动 需求分析 产品优化 K-means 非劣排序遗传算法 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2022.19097

馆 藏 号：203109108...