典型文献
用户评论数据驱动的产品优化设计方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
数据驱动;需求分析;产品优化;K-means;非劣排序遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
陆蔚华;倪祎寒;蔡志彬;刘瑞军
作者机构：
南京航空航天大学机电学院工业设计系 南京 210016;北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室 北京 100048
文献出处：
引用格式：
[1]陆蔚华;倪祎寒;蔡志彬;刘瑞军-.用户评论数据驱动的产品优化设计方法)[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022(03):482-490
A类：
B类：
用户评论,评论数据,产品优化,优化设计方法,产品设计,耗力,Scrapy,爬取,电商平台,文本数据,means,用户需求分析,优化目标,特征编码,非劣排序遗传算法,NSGA,产品特征,特征优化,优化迭代,电饭煲,用户满意度,造型优化
AB值：
0.420455
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
