基于复杂网络的产品形态意象与要素挖掘方法

摘要：

目的 在大数据时代背景下,为有效利用在线评论信息及准确地掌握用户对产品设计的感性意象需求,挖掘产品形态核心要素,提出1种基于复杂网络的产品形态意象与要素挖掘方法 .方法 首先,爬取产品的在线评论信息,经语言处理获得候选感性意象节点集合,使用相关性计算构建出产品形态意象网络;然后,应用复杂网络中心性理论,对网络进行拓扑分析,计算度中心性、接近中心性、介数中心性和相应的特征权重,获得各意象节点的综合中心性特征值,经方差计算,获得节点的灵敏性特征值;接着,按意象Kano模型划分节点类型,经社团分析进行意象解耦,获得产品设计目标意象、应用意象熵、计算目标意象的综合值;最后,建立多意象加权驱动的产品形态要素挖掘方法 ,应用复杂网络及其分析方法 获得核心要素,进而指导形态设计.结果 以口红形态为研究对象,运用基于复杂网络的产品形态意象与要素挖掘方法 获得了"高端""时尚""精致"的目标意象,并计算得到综合意象,构建出口红形态要素网络,经分析获得了 3个核心要素.结论 通过实例验证,该方法 可获得更为客观、全面和准确的产品形态目标意象及核心要素,将有效指导意象形态创新设计.

关键词：产品设计、在线评论、感性意象、形态要素、复杂网络

所属期刊栏目：44

分类号：TB472(工业通用技术与设备)

资助基金：国家自然科学基金52165033

在线出版日期：2023-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：48-58