基于网络评论情感分析和QFD的产品改进设计

摘要：

目的 分析产品在线网络评论,准确评估用户的使用反馈和需求信息,用于产品改进设计.方法 用网络爬虫采集购物网站的商品评论数据,引入百度AI开放平台的自然语言处理技术,对清洗后的评论数据进行情感分析,计算每条评论的情感极性,结合Nvivo文本分析和人工筛选,得到准确的用户评价.在质量功能展开(QFD)中,评论分析的结果用于产品的目标质量规划,根据质量屋得出的技术特性相对重要度,选择应重点改进的技术属性.结果 该方法发现了产品需要改进的多个重要设计问题,以无线手持吸尘器为例,对比传统调研方法的分析结果,验证该方法的有效性.结论 对网络评论大数据的AI情感分析结合QFD,能发现产品需要改进的大部分问题,具有重要的参考价值,能为产品改进设计提供新方法.

关键词：网络评论;情感分析;QFD;改进设计

所属期刊栏目：42

分类号：TB472(工业通用技术与设备)

资助基金：广东省科技计划项目2017B030314169

在线出版日期：2022-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：169-174