【摘 要】
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为减少模块划分过程中专家打分等量化方法主观性太强对模块划分结果的影响,提供一条从用户需求出发的产品设计路径,形成用户-产品-用户的设计闭环,本文将以博弈论为基础,结合数据挖掘,信任度函数,模糊聚类等方法,设计一套以情感极性为区分的用户需求挖掘方法,和一套客观的、贴近客户实际需求的模块划分方法和方案评价体系。（1）利用Python挖掘互联网上产品的用户评论,经过数据处理和自然语言处理得到关键词词频等
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为减少模块划分过程中专家打分等量化方法主观性太强对模块划分结果的影响,提供一条从用户需求出发的产品设计路径,形成用户-产品-用户的设计闭环,本文将以博弈论为基础,结合数据挖掘,信任度函数,模糊聚类等方法,设计一套以情感极性为区分的用户需求挖掘方法,和一套客观的、贴近客户实际需求的模块划分方法和方案评价体系。（1）利用Python挖掘互联网上产品的用户评论,经过数据处理和自然语言处理得到关键词词频等数据信息,再建立以情感极性为区分的量化指标博弈模型,对不同的情感极性进行权重分配,以表现用户在不同情感状态下对词汇重要性的差别,最终通过得到关键词的量化指标数据。（2）采用合作博弈中的核与Sharpley Value等理论建立产品设计特征-用户需求的关联矩阵,在保证设计专业性的前提下尽量介绍专家打分等主观性极强的量化方法对结果的影响,然后采用改进模糊聚类算法生成模块划分的动态聚类树。（3）采用合作博弈中的核仁解等理论建立基于相对于最理想方案的不满意度差值的模块划分方案的评价体系,并在此基础上建立能筛选出最优模块划分方案的博弈模型,得到最优方案。最后以消费类机电产品中的豆浆机为研究对象,通过对互联网上超过20万条豆浆机的评论信息进行数据挖掘并验证方法的可行性和有效性。
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