基于在线评论数据驱动的产品感性评价方法

被引:58
作者
李少波 [1 ,2 ]
全华凤 [1 ]
胡建军 [1 ,3 ]
吴永明 [2 ]
张安思 [2 ]
机构
[1] 贵州大学机械工程学院
[2] 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室
[3] 美国南卡罗莱纳大学计算机科学与工程系
关键词
产品在线评论; 感性工学; 词频; 评估; 强度; 活动; BP神经网络; 产品设计;
D O I
10.13196/j.cims.2018.03.022
中图分类号
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号
081203 ; 0835 ;
摘要
为了解决传统感性工学主观性过强、实时性差、数据少等问题,提出一种产品在线评论数据驱动的感性工学方法。以某电子商务平台智能手机在线评论为数据源,提出词频与评估、强度、活动3个维度相结合的TFEPA方法,并使用该方法提取在线评论中的感性词;为获得更合理的感性评价,采用面向在线评论的词聚类结合程度副词的方法计算感性评价值,再从认知心理学的角度,结合产品属性参数与用户感性意象,构建了基于BP神经网络的非线性映射模型,用于模拟用户心理评估机制。最后,评估了模型的泛化能力,验证了所提方法的可行性与有效性。
引用
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页码:752 / 762
页数:11
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