基于Web和专利统计分析的用户需求获取及预测方法研究

• 作者: 刘帅 张凤伟 曹国忠 朱玉宁
• 来源期刊: 机械设计与制造
• 学科: 交通运输
• 关键词: Web数据 专利知识 数据挖掘 需求获取 需求预测 产品设计
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 理论与方法研究
• 页码范围: 59-63,67
• 页数: 6页
• 分类号: TH16|U482.3
• 字数: 5226字
• 语种: 中文

摘要

针对用户需求获取及预测模糊性、抽象性等问题,提出基于Web评论数据和专利知识获取及预测用户需求的方法.首先,采用SAS软件基于特征提取技术获取用户显性需求;然后,通过结构方程模型(SEM)分析显性需求与马斯洛需求层次的潜在关系,并确定需求权重;最后,挖掘专利知识单元结合需求等级,挖掘用户隐性需求;依据Kano属性对用户需求分类,结合需求进化定律确定用户需求进化方向.以儿童用双轮智能平衡车为例,论证此方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹国忠		52	415	11.0	19.0
3	刘帅		15	34	4.0	5.0
7	朱玉宁		4	0	0.0	0.0
9	张凤伟		4	0	0.0	0.0