基于在线评论数据驱动的产品感性评价方法
来源：计算机集成制造系统杂志2018年第3期北京时间：
作者：李少波,全华凤,胡建军,吴永明,张安思
单位：1.贵州大学机械工程学院2.贵州大学现代制造技术教育部重点实验室3.美国南卡罗莱纳大学计算机科学与工程系
摘要：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TF-EPA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。
关键词：产品在线评论,感性工学,词频,评估,强度,活动,BP神经网络,产品设计
基金资助：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)。
