【摘 要】
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为了解决传统性能设计缺乏复杂场景要素、忽略用户个性化行为等问题,提出一种用户体验评论数据驱动的产品性能满意度预测分析模型.通过分析在线评论数据,获知用户使用产品后
【机 构】
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天津大学机械工程学院机构理论与装备设计教育部重点实验室,天津职业技术师范大学机械工程学院
【出 处】
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天津大学学报(自然科学与工程技术版)
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFB1104202);中国社会科学基金重点项目(16AZD004);工信部天津滨海工业云公共服务平台及应用推广项目~~
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为了解决传统性能设计缺乏复杂场景要素、忽略用户个性化行为等问题,提出一种用户体验评论数据驱动的产品性能满意度预测分析模型.通过分析在线评论数据,获知用户使用产品后的体验满意程度,在此基础上构建由产品结构配置和实际使用工况向性能满意度映射的神经网络模型,分析使用工况作用下的性能满意度影响因素及其影响方式.首先,结合领域本体知识概念和产品使用说明书,整理影响产品性能的相关结构配置要素.之后,以用户感知产品属性后发布的在线评论为数据源,借助自然语言处理技术进行评论内容的细粒度识别,获取产品的实际使用工况,包括使
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