文献类型：期刊文章

作　　者：陆蔚华[1] 倪祎寒[1] 蔡志彬[1] 刘瑞军[2]

Lu Weihua;Ni Yihan;Cai Zhibin;Liu Ruijun(Department of Industrial Design,College of Mechanical and Electrical Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016;Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety,Beijing Technology and Business University,Beijing 100048)

机构地区：[1]南京航空航天大学机电学院工业设计系,南京210016 [2]北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室,北京100048

出　　处：《计算机辅助设计与图形学学报》

基　　金：国家重点研发计划(2019YFB1406400);国家自然科学基金(62076012);北京市自然科学基金(4202016)。

年　　份：2022

卷　　号：34

期　　号：3

起止页码：482-490

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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  

分 类 号：TB472]