基于在线评论考虑潜在用户需求的产品创新方案识别研究

[目的/意义]作为获取创新信息的重要渠道,潜在用户需求的在线评论对精准识别未来产品的创新方案至关重要。文章依托多维技术创新地图提出一种基于在线评论考虑潜在用户需求的产品创新方案识别方法。[方法/过程]首先,利用STM从在线评论文本中提取潜在用户需求信息;其次,借助概率语义术语集将需求信息转化为面向产品技术模块的创新要素并进行权重排序;然后,运用多维技术创新地图对创新要素进行维度划分,与多个创新法则耦合迭代,生成系列产品创新方案;最后,以航拍无人机为例验证了该方法的可行性。[结果/结论]应用结果表明,提出的产品创新方案识别方法能够为企业精准高效开展产品创新活动提供科学的决策参考依据。     

面向在线评论的用户需求分析框架与实证研究--基于KANO模型

[目的/意义]理解用户需求是企业管理实践中的重要一环,在线评论作为用户偏好表达的重要渠道,是企业发现用户需求的重要数据来源。因此,如何从在线评论中有效挖掘出用户需求,是一个重要的研究问题。[方法/过程]文章构建了一个基于KANO模型、面向在线评论的用户需求分析框架。首先利用LDA主题模型从在线评论中抽取商品属性,然后基于BERT模型标注出不同属性上的评论短句,并对其进行情感分析,最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果,通过KANO模型分析用户属性需求。以手机评论数据为例对模型进行验证。[结果/结论]将商品属性分为必备属性、期望属性、魅力属性与无差异属性四类,并以可视化结果呈现。实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息,为企业提供产品改进策略参考。[局限]样本数据集有限,存在不均衡状况。     

面向在线评论的用户需求分析框架与实证研究--基于KANO模型

[目的/意义]理解用户需求是企业管理实践中的重要一环,在线评论作为用户偏好表达的重要渠道,是企业发现用户需求的重要数据来源。因此,如何从在线评论中有效挖掘出用户需求,是一个重要的研究问题。[方法/过程]文章构建了一个基于KANO模型、面向在线评论的用户需求分析框架。首先利用LDA主题模型从在线评论中抽取商品属性,然后基于BERT模型标注出不同属性上的评论短句,并对其进行情感分析,最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果,通过KANO模型分析用户属性需求。以手机评论数据为例对模型进行验证。[结果/结论]将商品属性分为必备属性、期望属性、魅力属性与无差异属性四类,并以可视化结果呈现。实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息,为企业提供产品改进策略参考。[局限]样本数据集有限,存在不均衡状况。     

基于Kano模型的个性化需求获取方法研究

为平衡大规模定制生产中顾客满意度与产品维护成本之间的矛盾,提出了一种基于Kano模型的个性化需求获取方法。该方法首先运用Kano模型结合模糊聚类方法,对个性化需求进行识别与筛选,构建了产品的个性化需求层次模型;然后运用熵值法结合Kano模型,计算层次模型底层个性化需求项的权重,确定了个性化需求项的重要度排序。最后以手机产品为例,证明了所述方法的可行性和有效性。     

特性视域下在线评论系统设计的用户感知非对称性研究

[目的/意义]在线评论是影响消费者购买决策的关键因素,其前因和后果已得到多学科领域密集关注,但对作为载体的在线评论系统的探究非常匮乏,文章在特性视域下对在线评论系统设计开展研究对于电商平台了解设计特性的用户关注、探明用户信息需求差异、有针对性地优化在线评论系统设计以满足用户决策需求、提升决策效率和用户体验具有重要意义,并预期为其他信息产品的优化设计提供理论和方法参考。[方法/过程]利用Kano模型与对应分析方法对在线评论系统设计特性非对称性进行研究:首先在特性视域下建构在线评论系统设计特性集,提出一种改进的设计特性分类与度量方法,以捕捉用户对在线评论系统设计特性的非对称质量感知,进而采用对应分析方法来识别不同用户群体对设计特性的非对称重要度感知,最后以酒店在线评论系统来例证所提出的非对称性分析方法及其有效性。[结果/结论]当前酒店在线评论系统中常见的16项设计特性被划分为期望质量(7项)、魅力质量(1项)、基本质量(1项)和无差异质量(7项)四类,并给出了各类设计特性的管理策略;根据用户类型与设计特性偏好的对应分析,平台可以针对不同类型用户偏好赋予设计特性不同的显示优先级,以满足各类用...     

用户需求导向下基于三级技术功效矩阵的产品创新机会识别

[目的/意义]精准把握用户需求以引导企业高效开展产品创新,对企业实现可持续发展至关重要。对此,开展了用户需求导向下基于三级技术功效矩阵的产品创新机会识别路径研究。[方法/过程]首先,针对目标产品领域进行用户评论数据与专利数据的收集及预处理;其次,利用LDA主题模型对评论数据进行主题聚类以挖掘重点用户需求;再次,运用Stanford Parser自然语言处理技术从专利数据中提取SAO结构,从中识别技术词与功效词并分别进行主题聚类,以构建技术功效视角下的三级语义知识库;最后,以重点用户需求导航,并以三级语义知识库为数据源,构建三级技术功效矩阵,识别具有较高创新价值的产品创新机会。[结果/结论]结果表明,构建的产品创新机会识别路径能够为企业精准高效开展产品创新提供科学的决策参考依据。     

基于Kano模型的突发公共事件政务微博回应与公众信息需求适配性研究

[目的/意义]政府回应是政府应对突发事件时维稳民心、疏导舆论的重要举措。对公众信息需求进行精准定位并对其与政务微博回应作适配性分析,有助于总结政府回应的经验教训并明确改进策略,为提高回应效能提供参考。[方法/过程]基于公众在线评论数据,采用Kano模型对公众信息需求进行具体的属性定调,分析舆情演化不同阶段下公众信息需求与政府回应适配性的差异化表征,提出提升政府回应效能的对策建议。[结果/结论]突发事件发生后公众的信息需求呈现差异化表征,公众信息需求与政府回应的适配度会直接影响回应的精准度与公众的满意度。因此,在应对突发公共舆情事件时,政府应根据公众的情感与真实需求精准调整、优化和改进回应策略,树立良好的政府形象。     

面向产品概念设计的用户需求目标体系

在产品的研发阶段加强对产品概念属性组合的设计评估,以减少设计环节、明确设计方向,快速高效地转化用户需求目标来满足消费者的需求.文章分析了联合-层次分析在用户需求目标转化中的应用技术,提出了基于联合层次分析的用户需求目标体系的构建方法.     

基于在线论坛文本分析的期刊用户投稿信息需求

【目的】 分析在线论坛的信息讨论主题,探讨投稿者的投稿需求和投稿行为。【方法】 抓取在线论坛中对期刊投稿的信息问答和讨论帖,利用文本分析方法提取讨论主题,帮助期刊编辑部了解投稿者的信息需求。【结果】 投稿者主要关注投稿方式、审稿流程、审稿结果、出版费用、期刊评价及投稿体验等信息,其中审稿流程、投稿咨询和经验分享是讨论数量最多的话题类型,投稿者在论坛中的信息交流和讨论明确表达出了他们的投稿信息需求和影响投稿意愿的部分因素。【结论】 期刊编辑部应充分利用社交媒体工具促进编辑和投稿者之间的信息沟通。     

基于LDA模型的电商用户评价分析

随着电子商务迅速发展,商品在线评论服务的重要性日益凸显。评论蕴含了众多消费者对特定产品和相关服务的真实感受,反映出了许多消费者的态度、立场和意见,具有非常宝贵的调研价值。以某电商平台的某款手机产生的评论为实验数据,对其进行了分词、词性标注和评论文本信息的预处理。基于预处理后的用户数据进行客户情感分析,使用LDA主题模型来分析用户评论,了解其潜在目标用户的需求、意见、购买原因,以及产品的优缺点,提出全面改善产品交互体验的相关建议。     

服务接触视角下的高校专利信息服务研究——要素与提升策略

[目的/意义] 在创新驱动发展战略的背景下,从服务接触视角,提取高校专利信息服务的质量要素,以期促进知识产权信息服务的高质量发展。[方法/过程] 围绕高校专利信息服务的流程,从资源接触、人员接触和管理接触3个维度,提取出11个服务质量要素,设计并发放调查问卷,运用Kano模型和IPA分析法明确要素的类别以及提升的优先顺序。[结果/结论] 对于优势要素和薄弱要素应采取不同的策略,可以从资源接触中的服务平台、管理接触中的服务反馈、人员接触中的业务能力3个方面重点进行提升。     

基于概念格的社区用户知识需求模型研究

以概念格理论为基础,利用形式概念分析的方法构建出社区知识热点主题概念格,以概念格中最大频繁项聚类挖掘社区用户知识需求的共性特征。在此基础上提出了社区用户知识需求的三项特征,即社会影响性、时间迁移性、需求层次性。并以此建立了社区用户知识需求模型。