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用户评论数据驱动的产品优化设计方法 被引量：12
1
作者 陆蔚华 倪祎寒 +1 位作者 蔡志彬 刘瑞军 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期482-490,共9页
针对传统产品设计优化耗时耗力、效率较低等问题,提出一种数据驱动的产品优化设计方法.基于Scrapy爬取电商平台用户评论数据;针对文本数据的特点,利用K-means算法进行用户需求分析,根据聚类结果得到优化目标;对优化目标进行特征编码,基... 针对传统产品设计优化耗时耗力、效率较低等问题,提出一种数据驱动的产品优化设计方法.基于Scrapy爬取电商平台用户评论数据;针对文本数据的特点,利用K-means算法进行用户需求分析,根据聚类结果得到优化目标;对优化目标进行特征编码,基于非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行产品特征优化迭代,得到最终优化结果.以某品牌电饭煲为实例进行应用,以用户满意度为评估指标,将电饭煲造型优化方案与初始方案进行对比,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 数据驱动 需求分析 产品优化 K-MEANS 非劣排序遗传算法
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