【摘 要】
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目的数字化浪潮下人们的消费行为也发生了改变。线上购物伴生着大量用户评论,具有实时、真实、全面等特点,这是挖掘用户需求的绝佳资料。本文利用线上评论,结合感性工学和自然语言处理技术,提取其中对应于产品元素的用户需求,为后来的产品改进或开发提供指导。方法本文通过爬虫工具获取目标产品大量评论,对文本进行词频分析筛选出要分析的产品元素,根据筛选结果将评论归类,从中提取形容词汇,并经过专家汇总,最后对含有形容
【基金项目】
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北京市教委重点项目（SZ201910005001）；
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目的数字化浪潮下人们的消费行为也发生了改变。线上购物伴生着大量用户评论,具有实时、真实、全面等特点,这是挖掘用户需求的绝佳资料。本文利用线上评论,结合感性工学和自然语言处理技术,提取其中对应于产品元素的用户需求,为后来的产品改进或开发提供指导。方法本文通过爬虫工具获取目标产品大量评论,对文本进行词频分析筛选出要分析的产品元素,根据筛选结果将评论归类,从中提取形容词汇,并经过专家汇总,最后对含有形容词的语句进行情感分析,获取用户对产品的需求信息。最后依靠感性工学指导后续设计方案生成。结论本文用亚马逊网站上山地自行车产品进行实例验证,结果证明该方法能够快速高效地获得用户对产品的准确评价,是一种切实可行的获取用户需求的智能化设计方法。
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