文献类型：期刊文章

作　　者：杨德清[1] 张静[1,2] 郭伟[1] 石丽雯[1,2]

YANG De-qing1 ,ZHANG Jing1＇2, GUO WeiI, SHI Li-wen1＇2(1. School of Mechanical Engineering, Tianjin University, Tianjin 300350; 2. Department of Mechanical Engineering,Tianjin University Renai College, Tianjin 30163)

机构地区：[1]天津大学机械工程学院,天津300350 [2]天津大学仁爱学院机械工程系,天津301636

出　　处：《机械设计》

基　　金：天津市科技支撑计划资助项目(15ZXHLGX00450)

年　　份：2018

卷　　号：35

期　　号：3

起止页码：12-19

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2017_2018、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：产品社区已成为互联网环境下用户需求获取的重要领域,产品社区的不断更新和用户评论数量的飞速增长,既为动态获取用户需求与满意度提供了途径,同时由于信息内容越来越庞杂,对从海量的用户评论中有效提取需求带来了挑战。文中构建了用户评论分析指标体系及其赋值方法,利用K-Means聚类法建立了面向产品社区的动态用户需求Kano模型,以国内某款智能手机的在线评论为试验数据,开展了应用研究,验证了相关方法的有效性。

关 键 词：产品社区  Word2vec  特征提取 用户需求 KANO模型 K-MEANS聚类

分 类 号：TP391.72]