摘要：针对众包模式下信用度缺乏带来的众包服务商选择困难问题,探讨利用众包平台上的在线评论数据选择服务商。基于胜任力模型,从接包方、平台和任务设计3个方面提出13个影响服务商选择的特征,构建基于在线评论数据的众包服务商选择模型,并利用分类算法实现模型。实验结果表明,基于接包方、平台和任务设计3类特征组合下的服务商选择效果最佳;模型选择的最佳服务商基本符合真实数据中发包方选择的中标服务商,验证了模型在实际应用中的有效性。

摘要：为了满足用户日益增长的感性需求,提升产品的满意度,本研究基于在线评论数据进行用户感性需求的挖掘研究。首先,以产品在线评论为数据源,通过网络爬虫获取评论数据中的感性需求;然后,通过关键词提取算法和聚类算法采集在线评论中具有代表性的用户感性需求;最后,基于感性工学技术对用户感性需求进一步展开分析,进而推测出符合用户需求的产品特征。将本文所提的用户感性需求挖掘研究方法应用在智能手表的感性需求挖掘中,验证了该方法的可行性。文章所提的研究方法能够快速从在线评论数据中挖掘到用户真实的感性需求,为感性工学中感性数据库的构建提供全新的信息输入渠道。同时,也为其他传统工业产品的设计提供思路的借鉴和参考。