摘要：目的口腔卫生健康愈来愈受到人们的广泛关注,为解决电动牙刷在清洁方面存在的痛点进行创新改良。方法采用网络爬虫技术采集用户评论,以共现分析、语义网络分析定位研究主题和需求准则,并提取为AHP的目标层、准则层;根据TRIZ理论,对目前产品技术领域进行分析和问题描述,运用物–场模型、物理矛盾和技术矛盾对求解进行改进,生成初步方案,并提取为方案层;最后构建层次结构模型,运用AHP法寻求方案最优解。结果通过TRIZ理论和定量化分析,计算方案的最优权重值后,设计出一款高效清洁的电动牙刷,并生成产品设计效果图。结论结合评论挖掘和TRIZ-AHP模型,不仅能够在设计中突破单一理论的局限性,还可为相关产品创新设计提供辅助和指导。

摘要：目的 本研究旨在从在线评论数据中挖掘消费者偏好信息,以探索蓝牙耳机设计的改良策略。方法 使用Python爬虫抓取目标消费者评论,并通过数据挖掘和文本分析定位需求主题和关键词后,基于消费者偏好理论,对产品功能属性进行情感分析和需求描述以控制变量,运用Mixed-logit模型提取消费者偏好特征以寻求最优的设计策略。结果 通过定量的实证研究,回归分析了偏好特征参数的显著性表达,生成蓝牙耳机改良策略实例并通过满意度检测验证其可行性。结论 结合评论挖掘和Mixed-logit模型,不仅能够设计出以消费者偏好为核心的产品设计方案,还可以为相关产品的设计策略改进提供指导与建议,具有一定的创新性和实用性。

摘要：挖掘图书评论不仅有助于用户了解图书内容,还可帮助出版社优化营销策略。图书评论摘要能够大幅提升用户获取信息的效率,用户只需简短阅读摘要即可了解评论的重点内容。如何为用户提供简洁、准确的图书评论摘要具有重要研究意义。目前的评论摘要研究多是采用句子抽取式的方法,忽视了评论中细粒度的情感信息。此外,不同的图书评论平台在评论内容方面存在较大的差异,仅基于单一平台的评论构建摘要,用户难以通过评论摘要全面了解图书。本文提出了一种包含属性信息和内容信息的图书评论摘要模型,并设计了基于细粒度评论挖掘的书评摘要方法。实证结果表明,本文提出的评论自动摘要方法,生成的评论摘要能够提供细粒度、多维度的图书评价信息。

摘要：为减轻网络购物消费者权衡各种指标和阅读评论所耗费的时间和精力,提供更理性的购物决策支持,以评论挖掘为核心算法,对多目标决策系统进行分析和设计。采用B/S架构,集成中文分词工具ICTCLA和词法分析工具HowNet所提供的JNI接口,实现基于评论挖掘的多目标决策系统。系统试用调查结果显示,被调查者中有83.75%的认为该系统的想法很新颖,85%推荐网购网站添加多目标决策值排序。

摘要：目的了解腹腔镜手术训练器的用户核心需求并解决其与现行设计之间的矛盾,进行创新改良.方法首先采用网络爬虫技术在线挖掘用户评论,通过共现分析、语义网络分析归纳用户需求准则;其次构建AHP模型评估用户需求权重,准确掌握腹腔镜手术训练器设计的重点;最后将核心需求点转化为技术方案,利用TRIZ发明理论解决潜在冲突,寻找最优解.结果基于AHP-TRIZ模型总结设计方法,提出腹腔镜手术训练器设计策略并对产品进行了改良设计.结论结合评论挖掘和AHP-TRIZ模型,不仅可拓宽用户需求的调研途径,获得更加全面、直观、准确的用户需求信息,同时还可更加科学、高效地解决用户使用需求和设计之间的矛盾,为相关产品设计提供新的设计思路.

摘要：美食评论表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性,对于消费者的选择具有重要的影响。通过结合情感分析和评论挖掘技术,设计并实现了一个美食评论挖掘系统,帮助用户从大量信息中快速选择最为合适的餐厅。

摘要：考虑到产品评论对于消费者的购买行为非常具有参考价值,将评论挖掘引入协同过滤推荐模型中,通过产品评论特征值挖掘出用户对产品的详细特征偏好,并引入时间遗忘对产品兴趣的影响,设计出综合相似度,应用到协同过滤推荐模型中,提高了推荐的准确性。

摘要：随着我国互联网普及率和人民生活水平的提高,网上购物已成为很多人愿意选择的购物方式。据调查显示,近几年来网购所占购物数额的比例逐年大幅度提升^([1])。而与此同时,电子商务平台上商品的评论数量也呈几何式上升,使得想要购买商品的顾客很难在纷繁的评论中提取到自己所需要的信息。即使能得到信息也过于片面,不能系统合理评测商品。笔者站在用户的角度上开发本系统,目的是希望能降低顾客网络购物风险。本系统主要采用爬虫技术、Java技术、数据挖掘中的一些算法和一些当前比较先进的开源接口和框架来实现,用户可参考系统给出的评测结果从而选择是否购买该产品^([2])。

摘要：针对中文网络客户评论中的产品特征挖掘问题,提出一种基于Apriori算法的非监督挖掘方法。利用Apriori算法挖掘候选特征集合,设计邻近规则剪枝算法和最小独立支持度剪枝算法,并通过实验确定邻近规则距离值和最小独立支持度。实验结果表明,这2种剪枝算法均能有效提高产品特征挖掘的查准率和查全率。

摘要：目的面向当下工业产品系统化、用户需求信息复杂化和信息内容数据化等特点,拟通过研究统计分析和大数据挖掘方法在用户需求获取和处理中的应用,探究产品设计中用户需求洞察的创新方法。方法以案例分析和因子分析方法进行目标产品设计因素提取,并通过多元回归法进行显著性分析;进而采用产品在线评论挖掘和情感分析方法获取并处理针对产品特征的用户显性需求,以及从情景分析角度获取用户在使用情景下的行为痛点和隐性需求;最后,对应产品特征和使用情景下的用户需求指标,导出产品属性要求及产品情景适应性要求。结论综合应用SPSS和在线评论分析方法,解决目前产品用户需求洞察中方法应用不足、缺乏客观性的问题。有助于设计人员在面对复杂产品系统及用户需求复杂的设计任务时,精准获得产品设计目标。并以重卡生活舱用户需求分析进行实证,获得适应重卡生活舱环境的产品设计要求。