一种基于情感分析及改进Kano模型的产品质量分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于情感分析及改进Kano模型的产品质量分析方法，首先经典的KANO模型对于产品质量属性的划分不够全面，无法提供对顾客行为更深层次的理解。这些局限性导致了现有产品质量评价的片面性和信息的不充分性，无法有效地反映用户对产品的真实感受和不同属性之间的区别。本发明专利技术在经典KANO属性类别的基础上增加了边际效用递减型属性和潜在效用激增型属性，实现了对质量属性更细致的划分。通过这种方式，本发明专利技术旨在提高产品质量的综合评价性和准确度，使之成为基于用户生成内容的可靠决策支持工具。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据分析领域，更具体的说涉及一种基于情感分析及改进kano模型的产品质量分析方法。

技术介绍

1、对于品牌和零售商来说，在线评价中包含了丰富的用户情感和对产品的细节评价，为企业提供了消费者关于产品质量的直接反馈。同时，随着电子商务平台上同质商品的增加，区分品牌和产品的竞争优势、劣势，明确改进方向变得尤为关键。

2、情感分析则主要分为粗粒度情感分析和细粒度情感分析两种。粗粒度情感分析主要集中在识别整个文档或单个句子的整体情绪，往往不足以发现、分类产品不同类型的质量问题。细粒度情感分析则主要依赖于知识驱动和学习驱动两大策略。知识驱动是一种典型的无监督方法，侧重于建立知识库学习驱动方法主要采用统计机器学习和深度学习模型的监督方法。这些方法已被广泛证明可以有效地识别评论文本中的关键属性及其情感。

技术实现思路

1、本专利技术提出了一个的基于用户评论情感分析及质量维度拓展的改进kano模型(senti_kano)，该方法根据识别用户在不同质量维度的情绪差异，在经典的kano模型基础上增加了边际本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于情感分析及改进Kano模型的产品质量分析方法，其特征在于：所述的产品质量分析方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于情感分析及改进Kano模型的产品质量分析方法，其特征在于：所述的边际效用递减型属性，为用户满意度随着属性的改善有所上升，但一旦属性改善的程度超过某个界限，用户满意度不仅不会上升甚至反而有所下降，该属性表现曲线可总结为倒U型曲线。

3.根据权利要求1所述的一种基于情感分析及改进Kano模型的产品质量分析方法，其特征在于：所述的潜在效用激增型属性，为当产品的某个属性表现不佳时，消费者的满意度通常较低，在该属性逐渐改善的过程中，短期内消费者...

【技术特征摘要】

1.一种基于情感分析及改进kano模型的产品质量分析方法，其特征在于：所述的产品质量分析方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于情感分析及改进kano模型的产品质量分析方法，其特征在于：所述的边际效用递减型属性，为用户满意度随着属性的改善有所上升，但一旦属性改善的程度超过某个界限，用户满意度不仅不会上升甚至反而有所下降，该属性表现曲线可总结为倒u型曲线。

3.根据权利要求1所述的一种基于情感分析及改进kano模型的产品质量分析方法，其特征在于：所述的潜在效用激增型属性，为当产品的某个属性表现不佳时，消费者的满意度通常较低，在该属性逐渐改善的过程中，短期内消费者的满意度可能不会有显著提升，甚至有可能出现负面反应，但一旦这个属性的表现超过了一个特定的阈值的最低可接受标准或属性开始显现明...

【专利技术属性】
技术研发人员：王凤，陈玥彤，王铁旦，彭定洪，高志方，王明，杜娟，王媛，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：