摘要：基于在线评论的产品设计改进研究,受到越来越多学者的关注。然而,现有研究仍有很多局限,如忽略竞争产品分析以及无法获取细粒度顾客需求等。为解决上述问题,提出一种基于在线评论的重要度绩效竞争对手分析方法(IPCA)。首先,应用隐含狄利克雷分布(LDA)主题模型识别产品主题,基于文档—主题概率分布计算产品特征重要度;其次,通过依存句法分析提取情感标签,并将其量化为产品特征绩效值;然后,构建多个IPCA模型找到目标产品的待改进特征;最后,从原始负面评论中提取用例,获取顾客细粒度需求并发现产品问题,进而提出产品设计改进策略。以汽车之家口碑数据为例,验证了所提方法的有效性。

摘要：为挖掘消费者在线购买蚕丝被时的关注因素,文章以京东商城为例分析了蚕丝被商品的品牌信息、价格区间分布、优惠信息和商品标签,使用文本挖掘方法对商品评论进行情感分析和共现聚类分析,并从行业和企业角度提出相关建议。研究结果表明:消费者具有较强的品牌意识,认可蚕丝被的较高价格定位,销量较好的蚕丝被大多带有自营、放心购、闪购和满减等标签;消费者在网络购买蚕丝被时,主要关注产品质量、价格和促销、包装和快递、客服服务四个方面。

摘要：为探讨在线评论数量和质量以及认知需要对个体网络购物意愿的影响及其作用机制。以320名有网购经历的在校大学生为被试,采用2(在线评论质量:高vs.低)×2(在线评论数量:多vs.少)×2(认知需要水平:高vs.低)的实验设计。结果发现:(1)在线评论质量和数量对网络购物意愿都有着积极影响;(2)在线评论质量和数量对网络购物意愿的影响会受到认知需要的调节,即在线评论数量和质量对不同认知需要水平个体的影响不同:低认知需要个体会受到在线评论数量的影响,而高认知需要的个体则会受到在线评论质量的影响。研究结果深化了在线评论对网络购物购买决策影响的研究。

摘要：在线评论是影响消费者购买的重要决定因素之一,比广告和专家推荐更值得消费者信赖。已有文献分析了在线评论的数量、星级或正负偏向以及观点的异质性等整体层面信息对产品销售的作用。然而,在线评论中包含的大量产品属性层面信息却没有被学者们关注。与整体层面信息一样,属性评论也会被消费者所接收和利用。文章基于信息加工理论,探讨了产品属性评论是否以及如何影响产品销售。实证检验了146部电影的75003条评论,结论表明:对于生产成本低、延伸型或高竞争市场上的产品,如果各项属性的评分的不一致性越高,其销售越高;对于生产成本高或低竞争市场上的产品,如果各项属性的评分越一致均等,其销售越高。

摘要：为提升客户对产品的认可度,针对传统概念设计阶段未充分考虑客户感性需求偏好及客户感性需求获取困难的问题,提出一种在线评论数据驱动的客户感性需求识别及向设计特征映射方法。首先,基于形态学分析法,通过构建能量材料信号(Energy Material Signal, EMS)模型试图从产品中发现所有设计特征,并基于在线评论数据从所有设计特征中筛选出用户关注的核心特征;其次,从在线评论数据中提取形容词组成感性词对,以感性词作为中心词并利用词向量技术获得非中心词,基于情感词典,利用所给方法计算产品感性词对的感性评价值;然后,基于数量化理论Ⅰ(Quantitative TheoryⅠ,QTⅠ)建立客户感性评价与产品设计元素之间的映射模型,并为改进产品设计提供依据;最后,通过实例验证所提方法的可行性和有效性。

摘要：提出了一种基于随机网络的在线评论情绪倾向性分类模型SCP-X(Shortest covering path-X).首先引入了一种增量式创建词语顺序共现随机网络的方法,并基于此随机网络以及情绪词表,提出了一种基于评论序列最短覆盖路径(Shortest covering path,SCP)的情绪倾向性分类方法.该方法具有以下两个优点:1)能够对相对短小、随意性较强、完整性较差的评论文本展开词语联想,从而对完整性较差的评论数据进行属性值扩展;2)能够对评论文本的冗余属性进行约简,约简后数据的属性规模为一般VSM模型的10%左右.本文最后设计了一组实验,对以下算法进行了对比测试:TC,SVM,SCP-TC,SCP-SVM,SCP-HMM,SCP-Bayes.结果表明本文提出的SCP-X方法对在线评论文本的倾向性分类效果更佳.

摘要：文章从在线评论数据挖掘的视角对书籍设计师改进图书设计、提升读者体验进行理论探讨和实证分析。通过案例研究、实证分析的方法,对图书在线评论进行文本挖掘,分析书籍设计的影响因素,如在线评论数、评论的情感倾向、评论内容等。在大数据背景下,通过分析用户产生的海量图书在线评论为书籍的设计及再设计提供了重要的市场需求信息,从用户评论中挖掘价值是未来图书设计中的一种重要方式。

摘要：目的互联网大背景下,从在线评论数据挖掘的视角,探索产品改良设计方法。方法通过python爬虫工具抓取特定产品的在线评论,对数据进行预处理、分词与词性标注之后,应用Apriori算法挖掘用户高频关注的产品属性。并应用SO-PMI算法计算各属性综合评价值,通过分析属性评价值,确定产品存在的问题。再应用TRIZ分析,选出产生矛盾的工程参数,查找矛盾矩阵,得到创新原理解。最后结合具体问题将其转化为改良设计方案,完成改良设计。以天猫旗舰店的一款销量较好的宜兴紫砂壶的在线评论为实例研究,抓取评论数据,挖掘用户关注的紫砂壶属性,并计算出属性评价值。发现紫砂壶存在造型同质化和断水性差的问题,运用TRIZ理论的抽取原理和曲面化原理解决问题,完成紫砂壶的改良设计。结论从评论数据中能够挖掘到更加全面、具体、直观的用户对产品的反馈信息,更好地辅助产品的改良设计。

摘要：为充分挖掘广泛且真实的用户需求及科学分析需求重要性,以提高用户对儿童家具设计满意度。本研究采用在线评论文本及集成F-Kano/AHP/TOPSIS展开儿童家具用户需求分析,以进行儿童家具产品设计实践。首先,采用Python爬虫技术从网络购物平台获取目标产品在线评论数据以构建初始语料库,并采用结巴分词技术获取产品特性。其次,基于F-Kano对用户需求文本进行属性分析,明确用户需求所属类型,引入AHP构建层次分析模型及计算用户需求权重,以进行方案构思与设计。最后,采用TOPSIS法对设计方案进行客观评估,并验证所提研究路径的合理性。本研究采用在线评论文本进行用户需求获取具有广泛性及可靠性,集成F-Kano/AHP/TOPSIS方法可提高儿童家具产品的用户满意度及市场竞争力,同时该设计路径可为同类儿童家具产品设计提供参考思路。

摘要：目的:满足茶叶消费者和生产商对包装设计的系统性需求。方法:基于网络评论研究法,利用后羿采集器抓取京东平台茶叶包装网购评价数据,通过清洗获得5 560条评论共280 876字,对评论文本进行文本预处理、构建语义分析,包括提取中文分词、提取关键词汇、构建核心语义等步骤,并在此基础上利用扎根理论对有效评论进行文本编码、开放性编码、主轴编码、选择性编码,以此构建茶叶包装优化设计理论模型,并进行理论饱和度检验。结果:包装特点、容量大小、包装材质、做工品质是茶叶包装设计过程中的重要要素。结论:该理论模型的核心范畴要素能够适用于白茶及乌龙茶类的包装设计,有效满足消费者及生产商的系统性需求,且具有良好的应用价值。