【摘 要】
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为了有效地从在线评论数据中获取客户的需求偏好,提出了一种客户偏好趋势挖掘方法.该方法采用时间序列模型预测下一阶段产品属性重要性,利用决策树模型分析客户偏好的变化趋势,将产品属性分为关键属性和非关键属性.并进一步,根据Mann-Kendall趋势检验将非关键属性分为过时属性、增值属性和稳定属性.此外,以汽车产品为案例,验证了该方法在产品设计与开发过程中起到的重要作用.研究结果可以为企业的汽车产品开发提供决策支持,从而使产品最大化地满足客户的需求.
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,安徽工程大学经济与管理学院,过程优化与智能决策教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71690235,72071060,71901086),安徽省科技重大专项项目(18030901028),安徽省自然科学基金项目(2008085QG336).
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为了有效地从在线评论数据中获取客户的需求偏好,提出了一种客户偏好趋势挖掘方法.该方法采用时间序列模型预测下一阶段产品属性重要性,利用决策树模型分析客户偏好的变化趋势,将产品属性分为关键属性和非关键属性.并进一步,根据Mann-Kendall趋势检验将非关键属性分为过时属性、增值属性和稳定属性.此外,以汽车产品为案例,验证了该方法在产品设计与开发过程中起到的重要作用.研究结果可以为企业的汽车产品开发提供决策支持,从而使产品最大化地满足客户的需求.
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