用户评论数据驱动的产品优化设计方法

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.

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

所属期刊栏目：34

分类号：TB472(工业通用技术与设备)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;北京市自然科学基金

在线出版日期：2022-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：482-490