【摘 要】
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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
【机 构】
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贵州大学机械工程学院,贵州大学现代制造技术教育部重点实验室,美国南卡罗莱纳大学计算机科学与工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51475097);贵州省科技计划资助项目(黔科合JZ字[2014]2001,黔教合协同创新字[2015]02,黔科合平台人才[2016]5103)~~
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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。
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