脑视觉认知机制下意象-产品归类的集群用户偏好推理

精准获取用户客观需求是智能个性定制亟待解决的问题之一,传统方法明确用户认知偏好时存在多属性用户群体需求错位、对设计师经验依赖性强的问题,对此提出脑视觉认知机制下意象-产品归类的集群用户偏好推理方法。运用统计学方法甄选样本域及意象域,降低了人工干预;基于K-modes聚类用户认知特征元,构建了相似用户集群;采用K近邻算法智能化识别被试所属集群,并开展眼脑融合的主客观集成化认知实验,提取了集群中的关键主客观认知指标;最后运用逼近理想点排序法归类集群用户对应的意象-产品群,基于此归类推理出了新相似用户的认知偏好。以无人机用户认知偏好推理为例,建立了脑视觉认知机制下集群用户的意象-无人机归类,快捷推理新用户的需求案例及认知偏好,结果表明,运用现有集群用户的生理认知数据明确新用户的客观偏好的可行性和有效性,可提升生理实验的再利用率,为群体智能定制模式的个性设计提供理性客观视角。     

基于多层次用户需求的设计方法知识推送策略研究

产品的用户需求具有多层次性,为满足设计人员针对不同层次用户需求获取不同设计方法知识,以提高设计效率,提出一种多层次用户需求与设计方法知识的匹配方法.首先,针对产品的性能、交互和外观3个层次用户需求运用不同的方法进行挖掘与分析,构建多层次的Kano模型将每个层次用户需求进行结构化分类,并且确定各个需求单元在所属结构中的权重;然后,分析用户需求-设计人员-设计方法之间的映射关系,构建基于需求结构属性和层次属性的设计方法分类模型,实现向设计人员匹配恰当的用户需求和设计方法知识;最后,以篮球背包设计为例验证该匹配方法的可行性.     

基于多层次用户需求的设计方法知识推送策略研究

产品的用户需求具有多层次性,为满足设计人员针对不同层次用户需求获取不同设计方法知识,以提高设计效率,提出一种多层次用户需求与设计方法知识的匹配方法.首先,针对产品的性能、交互和外观3个层次用户需求运用不同的方法进行挖掘与分析,构建多层次的Kano模型将每个层次用户需求进行结构化分类,并且确定各个需求单元在所属结构中的权重;然后,分析用户需求-设计人员-设计方法之间的映射关系,构建基于需求结构属性和层次属性的设计方法分类模型,实现向设计人员匹配恰当的用户需求和设计方法知识;最后,以篮球背包设计为例验证该匹配方法的可行性.     

基于通感转译的产品造型设计语言聚类方法

针对产品造型设计语言感官属性单一,难以满足用户多样化情感体验需求的问题,提出基于通感转译的产品造型设计语言聚类方法。从设计者编码-用户解码双向角度展开研究,以通感转译认知原理为基础,通觉意象为切入点,关联属性为连接通道,运用可感知化映射方法,将通觉意象推演为本觉意象,并提取出本觉产品造型设计语言,结合思维适应性控制(Adaptive Control of Thought,ACT)模型进行逆向通感验证。研究成果表明:该方法突破了传统产品造型设计语言感官单向互动的局限与空间限制,对传达途径和获取范围进行拓展,从单一的视觉途径和获取范围扩展到视、触、听、嗅等多感官维度,同时提高了产品情感体验,满足了用户的多样化情感体验需求,为产品设计提供新思路。     

基于PDM的产品配置模型研究

使用面向对象方法,提出用于产品配置建模的功能元、配置元和属性元等概念,构建一种基于PDM的产品配置模型.该模型根据规则将零部件作为功能元生成产品结构树,然后根据配置规则和用户需求确定配置元和属性元.从配置元和属性元可以生成产品配置BOM.最后以博华PDM中的产品配置为例,对该模型进行了实践.     

面向产品配置的相对相似度计算方法及其应用

利用产品相似度计算方法,分析了配置产品的结构属性并求解了各个结构属性的相似度,计算了由客户需求属性映射为产品结构属性的结构相似度.提出了产品结构属性相似度与客户需求结构属性相似度的相对相似度计算方法.建立了最短距离模型,利用最短距离模型对相对相似度进行了分析,提出了基于相对相似度的最相似产品检索方法.以泵体为例,时上述方法进行了应用验证.     

一种基于用户偏好的定制优先级判定方法

针对大多数传统的定制服务中忽略产品定制特征优先级的问题,对产品特征的类别、客户需求、用户情感偏好等方面进行了分析,并建立了产品特征与用户需求关系的映射模型,提出了一种应用于个性化定制服务中的定制优先级的判定方法。首先,进行了定制产品特征分类,通过获取客户需求偏好并采用定量的方法建立了偏好度模型;然后,结合用户情感偏好度模型和产品特征矩阵进行了定制特征优先级的排序;最后,以汽车产品为案例对此方法进行测试。测试结果表明:该方法能对不同的用户需求给出不同产品特征的定制顺序,提高用户满意度和定制服务的引导性。     

基于UCD-Kano模型的家用洗衣机设计研究

为设计出满足用户需求的产品,基于UCD-Kano模型进行用户需求研究。通过建立用户模型并分析Kano问卷调查结果,得出目标用户对产品的潜在需求,定义用户需求水平与用户满意度之间的关系表达式,计算得到用户需求类型,挖掘出用户的重点需求。以洗衣机设计为例,从用户的不同需求层次出发,对洗衣机的功能、外观和交互方式进行设计,以增强用户使用体验,提高用户满意度,为产品创新设计提供了新思路。     

基于本体的多维度用户需求获取

为解决需求信息获取欠充分和重用率低的问题,基于用户需求属性、需求本体及认知过程,研究了需求的获取与表达。依据需求的表述—存在状态,提出需求分类获取策略,以更充分地获取用户需求;构建了多维度用户需求本体模型,以规范化表达用户需求并实现需求联想;基于认知过程,将用户需求分为本能、行为、思维三个层次,建立器官、过程和环境拓展模型,挖掘各层次需求。以新型汽车线控转向系统的需求获取为例,验证了基于本体的多维度用户需求获取方法的可行性。     

考虑产品属性层次性的评论挖掘及需求获取方法

为提高需求获取的准确性,提出一种考虑产品属性层次性的评论挖掘及需求获取方法。首先,采用基于层次主题模型的半监督方法挖掘大量文本评论数据,得到产品属性层次结构树。其次,基于依存句法分析抽取产品属性对应的情感极性相关词,并对其量化表示为情感极性值,再基于属性间的加权层次关系对缺失的情感极性值进行补充。最后,计算每个产品属性的平均用户满意度,并分析确定下一代产品的开发需求。通过挖掘汽车之家口碑数据获取用户需求的案例,证明了所提方法的有效性。