基于文本挖掘-结构方程模型-TRIZ的智能蔬菜种植机改进设计

为改善城市居民对家庭种植设备的满意度,提高产品功能性与实用性,以用户核心需求为导向,提出一种融合文本挖掘、结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)和TRIZ的设计方法。以种植机用户在线评论文本为来源,通过文本挖掘快速获取产品的用户需求;采用SEM探讨用户需求的层次结构,并确定其主次关系,找出其创新点和矛盾点,将其描述成相应的物理矛盾与技术矛盾,根据TRIZ理论发明原理对矛盾问题进行解耦;对家庭智能蔬菜种植机进行改进设计。将评论文本挖掘、SEM与TRIZ理论进行创新性结合,可得到产品的潜在需求,设计出的种植机符合使用环境要求,为该类产品提供新的设计思路。

商品主观评论的情感细分类模型研究

在现有褒贬性情感分类的研究中,缺乏对商品具体属性情感倾向的分析。基于此,建立细分类模型,将情感分类分为初分类和细分类两个过程。初分类确定商品评论的整体情感倾向,根据初分类的结果对商品的各个属性再次进行情感分类,以确定具体属性的情感倾向。从而消费者无需阅读具体的文本评论,就可以全面直观地了解商品,缩短做出购买决策的时间,降低决策的复杂度。该模型可作为网上商品销售的一个扩展功能使用,并利用酒店评论文本检测了模型的有效性。同时,论文通过对四种经典的特征算法的测试,发现在情感细分类中互信息(Mutual Information,MI)达到了更高的准确度。