用户评论数据驱动的产品优化设计方法Lu Weihua, Ni Yihan,Cai Zhibin,Liu RuijunJournal of Computer-aided Design & Computer Graphics(2022)被引用5|浏览18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.更多查看译文关键词Product Design,User Satisfaction上传PDF原文链接分享引用加入学术空间AI 理解论文数据免责声明页面数据均来自互联网公开来源、合作出版商和通过AI技术自动分析结果,我们不对页面数据的有效性、准确性、正确性、可靠性、完整性和及时性做出任何承诺和保证。若有疑问,可以通过电子邮件方式联系我们:report@aminer.cnChat Paper正在生成论文摘要