基于在线评论挖掘的宠物家具产品设计改进方法.pdf
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1、Design 设计设计,2023,8(2),140-152 Published Online June 2023 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/design https:/doi.org/10.12677/design.2023.82020 文章引用文章引用:黄文倩,李雪莲.基于在线评论挖掘的宠物家具产品设计改进方法J.设计,2023,8(2):140-152.DOI:10.12677/design.2023.82020 基于在线评论挖掘的宠物家具产品设计基于在线评论挖掘的宠物家具产品设计 改进方法改进方法 黄文倩,李雪莲黄文倩,李雪莲*浙江理工
2、大学,艺术与设计学院,浙江 杭州 收稿日期:2023年3月14日;录用日期:2023年5月31日;发布日期:2023年6月7日 摘摘 要要 为了获取用户对产品的满意度为了获取用户对产品的满意度并用于产品的改进设计并用于产品的改进设计,提出了一种基于在线评论的设计改进方法提出了一种基于在线评论的设计改进方法。本文本文以宠物家具为研究对象以宠物家具为研究对象,采用爬虫技术从电商平台获取了大量的在线评论采用爬虫技术从电商平台获取了大量的在线评论;通过分词技术和词向量技术通过分词技术和词向量技术对在线评论进行了预处理对在线评论进行了预处理;接着构建用户极性词典并借助狄利克雷主题模型确定了产品特征接着构
3、建用户极性词典并借助狄利克雷主题模型确定了产品特征;最后分析最后分析挖掘了产品各个特征需改进程度从而建立了宠物家具评价指标体系挖掘了产品各个特征需改进程度从而建立了宠物家具评价指标体系,并找到亟需改进的产品特征并找到亟需改进的产品特征,从而从而制定产品的改进策略制定产品的改进策略。该方法将数据挖掘与情感分析结合该方法将数据挖掘与情感分析结合,量化了产品需改进量化了产品需改进的的程度程度,为设计师提供为设计师提供了了有针对性的家具产品改进方案有针对性的家具产品改进方案。关键词关键词 在线评论,文本挖掘,情感分析,产品特征,产品改进,宠物家具在线评论,文本挖掘,情感分析,产品特征,产品改进,宠物家
4、具 A Design Improvement Method for Pet Furniture Products Based on Online Comment Mining Wenqian Huang,Xuelian Li*School of Art and Design,Zhejiang Sci-Tech University,Hangzhou Zhejiang Received:Mar.14th,2023;accepted:May 31st,2023;published:Jun.7th,2023 Abstract In order to obtain user satisfaction
5、with the product and use it for product improvement design,a design improvement method based on online review is proposed.Taking pet furniture as the re-*通讯作者。黄文倩,李雪莲 DOI:10.12677/design.2023.82020 141 设计 search object and using crawler technology to obtain a large number of online comments from e-c
6、ommerce platforms,the online comments are preprocessed by word segmentation technology and word vector technology;the user polarity dictionary is constructed and the product characte-ristics are determined with the help of Dirichlet theme model;the user satisfaction and the degree of improvement of
7、each product feature are analyzed and excavated to establish the pet furniture evaluation index system,and find the product features that need to be improved,so as to formu-late the product improvement strategy.This method combines data mining with emotion analysis,quantifies user satisfaction,and p
8、rovides targeted product improvement direction for designers.Keywords Online Review,Text Mining,Emotional Analysis,Product Characteristics,Product Improvement,Pet Furniture Copyright 2023 by author(s)and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International L
9、icense(CC BY 4.0).http:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/1.引言引言 由于互联网的发展,传统家具制造业的生存环境发生了改变,在新的消费升级背景下,企业想要快速地对市场做出反应,必须加快产品设计更新的速度。传统的调研模式,用户的参与度低、调研范围小,反馈的信息不具有代表性,容易使产品的设计方向与用户真实需求偏移;当产品设计制造完成后投放市场,还需要用户测试、用户使用反馈,从而不断完善产品。若采用传统的调研方式,必然会降低产品设计节奏、增加更新周期,加大开发成本。因此,准确快速地获取用户需求信息,跟踪用户的反馈,对产品设计改进具有重要
10、的意义。随着互联网的普及,用户在电商平台消费后,可以在平台内发表自己对产品和购物过程的真实体验。相比于实验环境下得到的用户反馈信息更加的全面而真实。制造厂商也可以根据网络舆情快速做出有利决策,获得竞争优势。因此,以海量在线评论为信息来源对用户满意度信息进行挖掘和分析,是产品改进设计研究的一个有潜力的方向。已有学者利用大量在线评论挖掘用户满意度,且发现比其他来源(如查阅文献、问卷调查、专家咨询、用户访谈等)获取用户数据更加可靠。高新勤1等人通过网络爬虫技术获取用户在线评论原始语料,从用户评论中挖掘有用信息,通过获取用户极性词典和产品特征构建了设计决策辅助分析模型。成方敏2等人通过对在线评论的采集
11、与分析,有效地提取了在线评论中的用户体验要素,并识别出对用户体验影响较大的产品特征和使用环境。张振华3通过文本数据挖掘分析消费端的评论数据,构建了木家具顾客满意度测量方法,分析识别出了高度影响用户满意度的产品特征。杨程4等人通过爬取手机买家的在线评论,利用 LDA 主题模型确定了手机的产品属性,并通过计算量化了用户对各产品属性的满意度,从而为手机的改进提供可靠的方向。卢春燕5通过 LDA 主题模型对通过爬取到的在线评论数据进行聚类,构建关键识别模型,对用户需求进行量化,最后用 Kano 模型识别用户关键需求。Wang W M 等6利用WordNet 词表中的不同词的词性性关系,生成了用户情感词
12、典,并以玩具产品为例验证了方法的可行性。贾丹萍7等人以产品评论为原始语料利用 word2vec 模型生成用户感性情感词典和产品特征词表,并在此基础上提出特征感性情感模型。JIAO 等人8通过用户在线评论提取用户情感词,并构建了产品属性和用户感知关系的提取方法。刘名成9通过 Text Rank 算法及规则构建了产品设计要素池,并以用户满意度和关注度作为产品评价指标。任海兵10等人通过关键事件法提取影响用户体验的产品因素,并基于马Open AccessOpen Access黄文倩,李雪莲 DOI:10.12677/design.2023.82020 142 设计 田系统对手机进行综合评价。综合上述
13、相关研究可以看出,大多数学者主要是从在线评论中获取用户对产品的情感态度,并没有结合在线评论获取用户视角下的产品特征。若将用户视角下的产品特征与设计师视角下的产品特征相结合,则更能准确地获取用户对于各产品特征的满意度。本文在前人研究的基础上,面对宠物家具产品设计,提出一种基于评论大数据的用户对产品满意度的挖掘方法。通过网络爬虫技术从电商平台上获取用户评论数据源,利用 word2vec 模型生成用户极性词典,狄利克雷主题模型确定产品特征,以此为基础分析产品的需改进程度,并提出产品设计改进的方向。相比于传统的用户需求挖掘方法,本文通过评论大数据获取的用户反馈信息,数据样本大、覆盖范围广、真实性强、实
14、时性强,可以增加产品开发过程中的用户参与度,缩短开发周期,准确而迅速地理解用户需求并找到迎合市场的设计方向。2.研究方法研究方法 本研究通过将用户评论数据挖掘和用户情感分析结合构建了产品设计改进方法,主要包括在线评论原始语料构建、数据预处理、有用评论获取、用户评价分析。方法框架图如图 1 所示。Figure 1.Method framework diagram 图图 1.方法框架图 黄文倩,李雪莲 DOI:10.12677/design.2023.82020 143 设计 2.1.数据准备数据准备 各大电商平台是用户反馈产品体验的主要入口,领先的电商平台具有完善的评价机制,其评论实时性好,样本
15、量大,真实性强,具有较高的质量。因此可以通过电商平台采用网络爬虫技术获取大量的在线评论作为原始语料库。网络爬虫是一种自动化程序,它们会按照指定的规则遍历互联网上的各种网页或其他网络资源,并从中抽取有用的数据。2.2.数据预处理数据预处理 2.2.1.分词技术分词技术 通过网络爬虫技术抓取的数据量庞大,往往存在很多噪声数据和大量错误,无法使初始数据具备机器可读性,同时也会增加数据处理的难度,影响其结果的准确性和可靠性。因此,需要对数据先进行筛选、去重、纠错等清洗工作,再进行中文分词、去除停用词,词性标注等预处理。常用的文本分词技术有 NLPIR、HanLP 和结巴分词等。本文构建的在线评论原始语
16、料库,往往存在表述不规范、有错别字等情况,且文本表达的场景较局限,都是用户对同一产品的反馈意见。而结巴分词它采用了无向图最大匹配算法,能够较好地处理新词、歧义等问题,在中文分词领域具有较高的准确率,在中小型应用场景下较为适用。对于多数中文评论内容,分词结果还能够比较好地反映其语义和情感属性。2.2.2.词向量技术词向量技术 在线评论通常是没有固定格式的数据属于为非结构化数据,词向量技术可以使文本数据可视化和可分析化,从而更好地理解和表示文本中的信息。文本数据向量化就是将文本中的单词或短语映射到一个固定长度的向量空间中,用向量表示文本中的词语,将语义上相似的词映射为相似的向量,进而来实现词与词之
17、间的相互比较与替换和词语间的相似度的计算。常见的词向量模型有(Continuous Bag of Words,CBOW)和跳字模型(Skip-gram),其中 Skip-Gram 模型能够捕捉到更精细的语义信息,例如词汇之间的关系,适合处理词汇库较大的场景,但是其只考虑单词之间的语义关系。腾讯 AI Lab 在 Skip-gram 模型基础上自研出另一种结构 Directional Skip-Gram(DSG),这种模型可以同时捕捉单词之间的语义关系和句法关系,具有更高的综合表达能力。因此,本文采用 DSG 模型生成在线评论数据的词向量空间。2.3.有用评论获取有用评论获取 2.3.1.产品特
18、征获取产品特征获取 获取特征词的一种常用方法是通过词频统计选取高频词作为特征词,这种方式选取出来的特征词虽然一定程度上能代表产品特征,但却会遗漏一些重要的低频词11,且在线评论数据量大,从海量的评论中直接获取有用的信息比较困难,且不能准确反映产品特征。因此,需要结合 LDA 模型对在线评论进行产品属性词的抽取,获得用户关注的产品特征。LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,它是一种无监督学习的算法,是在未知具体类别的属性的情况下,对所有文档进行聚类的方法5。它将文本看成是由不同的主题组成,每个主题又由一系列相关的单词组成,通过将文本数据转换成不同
19、主题和单词联系起来的概率分布,经过大量的文本数据训练,最终主题相关的文本聚类在一起即可获得其潜在的主题特征。2.3.2.用户极性词典构建用户极性词典构建 极性词是指的是文本中具有情感色彩的词汇,它们可以表示某种情绪、态度、好恶等情感因素,是用户表达态度和观点的词汇,通常为形容词。构建极性词典最重要的是对极性词进行情感分析,具体步骤如下(图 2):黄文倩,李雪莲 DOI:10.12677/design.2023.82020 144 设计 1)从候选情感词汇中筛选同义词、近义词并合并,得到形容词组。2)选出高频、有情感倾向的词组作为基准词,并使用知网(How Net)情感词词库来定义这些基准词的情
20、感倾向和强度。3)使用 DSG 模型来训练词向量空间,并计算非基准词和基准词之间的关联程度。4)用基准词的情感强度作为标准,计算非基准词的情感强度 Eb即:baabEEE=(1)式中:Ea为基准词的情感强度;Eab为非基准词和基准词的关联度。Figure 2.User polarity dictionary construction process 图图 2.用户极性词典构建流程 2.4.用户评价分析用户评价分析 产品评价指标就是对产品的评判与界定。目的就是在产品开发过程中最大程度的降低风险、避免设计质量的问题和提高产品开发的效率。通过对用户满意度的量化,明确各产品特征的价值,根据产品的需改进
21、程度选取符合市场发展和用户需求的设计方案。通过获取到的产品特征和用户极性词典,计算用户对产品属性的满意度、关注度和改进程度,建立产品评价指标体系,分析指标得分,确定产品改进的优先级和方向。具体步骤如下(图 3)。Figure 3.Product evaluation index system 图图 3.产品评价指标体系 2.4.1.满意度的获取满意度的获取 为了更好的把握对用户的满意度认知,需将用户对产品特征的需求量化,通过 python 语言得到与其对应的产品特征满意度评价值。操作步骤具体如下:黄文倩,李雪莲 DOI:10.12677/design.2023.82020 145 设计 1)将
22、产品属性词典和用户极性词典导入 python 中,并读取评论。2)将评论拆解成最小句,找到属性词,若属性词存在找到与其对应的情感词,更新属性词的情感强度,并更新属性词所涉及的评论数。3)在此基础上可计算用户对该产品属性的满意度 Q 定义如下:()()1111nmmjjjiiinijijEPEPQPP=+(2)式中:m 为该产品特征正向极性词,n 为负向极性词的数量;Ei和 Pi分别为该产品特征的第 i 个正向极性词的情感强度和词频;Ej和 Pj分别为该产品特征的第 j 个负向极性词的情感强度和词频。当感性评价值为正值(Q 0)时,表明用户对该产品特征持肯定态度,反之则持否定态度。用户对产品的满
23、意程度取决于 Q 值的大小。2.4.2.产品特征关注度产品特征关注度 用户对于产品某个特征的满意度很低,不代表某个特征就最需要改进,还要结合用户对这个特征的关注程度考虑。因此,评论中某属性出现的频次,反映了用户对产品属性的关注程度,用 Tn表示用户对第 n 个产品属性的关注:nnTtn=(3)式中:tn为第 n 个产品属性的评论个数;n 为总的有用评论数。Tn值越大用户的关注度越高。2.4.3.产品特征改进程度产品特征改进程度 用户对产品总的评价度为()1NNiNZQT=式中 QN为用户对第 N 个产品属性的满意度,为了让 Z值最大化,每个产品属性的评价度NNQT都应该达到最大值 1,因此单个
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