在线评论数据挖掘视角下的产品改良设计研究

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.

关键词：产品改良设计、在线评论、Apriori算法、SO-PMI算法、TRIZ

所属期刊栏目：42

分类号：TB472(工业通用技术与设备)

资助基金：汽车动力与传动系统湖南省重点实验室,长株潭国家自主创新示范区专项2018XK2302,2017XK2107

在线出版日期：2021-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：135-141