[发明专利]一种基于多维感性信息语义层次关联的产品分析方法

摘要

本发明公开了基于多维感性信息语义层次关联的产品分析方法，首先对感性需求语义词汇进行提取，确立需求排序，选择排序靠前的需求作为产品语义空间中的语义轴确定多组三维语义空间，计算用户对产品感性信息集综合作用到产品方案，确定该方案在用户需求语义空间中的位置，同时构建多维感性需求模型，标定产品方案的感性需求的位置，选择排序最前的需求作为首要需求，将首要需求分层次后定位，确定核心用户所在区域，选择首要需求中对应的方案作为做出最终产品设计决策。该方法直观地表达用户对产品的多属性动态的综合感知需求，用于产品方案的分析与决策，并通过多维感性需求与用户的个性化特征关联，为后期基于语义检索的产品个性化设计奠定基础。

主权项

1.一种基于多维感性信息语义关联层次的产品方案分析方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，利用调研、统计的方法对众多的感性需求语义词汇进行提取，初步提取用户选择频数f≥x％的感性词汇建立用户对产品的感性需求信息方案集Y＝{Y₁,Y₂,…,Y_n}，x为产品设计开发人员指定数值；步骤2，利用动态直觉模糊多属性决策确立“需求Y_i，i＝1,2,…,n”的排序；步骤3，选择排序靠前的j个感性需求作为产品语义空间中的语义轴MR_j，j＝1,2,…,n，当j＝1时，为线性语义轴，语义轴为MR₁，构成一维感性需求图；当j＝2时，语义轴MR₂、MR₁构成二维感性需求图，j＝3时，语义轴MR₃、MR₂及MR₁形成三维语义空间，当j≥4时，以C_n³的组合方式确定多组三维语义空间；步骤4，利用直觉模糊集的关联测度计算用户对产品感性信息集综合作用到产品方案P_i后与步骤3中需求语义轴的关联层次，确定该产品方案P_i在用户需求“情感”语义空间中的位置；步骤5，构建面向用户特征的多维感性需求模型，通过调查、统计的形式提取用户U_i，i＝1,2,…,n的典型特征，并用两对互补的形容词组F_i,F_i表达该典型特征，构成“用户群典型特征”语义空间；步骤6，通过产品感知评价实验，利用直觉模糊集的关联测度计算用户对产品方案P_i的j个感性需求形成的多维感性需求与用户U_i，i＝1,2,…,n的典型特征的关联性，并标定其在步骤5构建的“用户群典型特征”语义空间中的位置；步骤7，根据步骤2对产品的多维感性需求Y_i的排序，从中选择排序最前的用户感性需求作为选用产品着重考虑的首要需求FR；步骤8，将首要需求FR划分为n个层次，并将经步骤6标定后的产品方案P_i按照首要需求FR的层次在相应“用户群典型特征”语义空间内进行定位；步骤9，将用户U_i，i＝1,2,…,n进行细分，确定出核心用户，选择核心用户位于经步骤8排好的产品方案P_i在“用户群典型特征”语义空间中的区域，从中选择首要需求FR层次中的第n层所对应的产品方案P_i，作为做出最终产品设计决策，从而得出满足核心用户感性需求的产品方案为最终选择的设计方案。