面向冰箱产品概念设计的智能创意激发平台研究
发布时间：2022-01-26 09:26
我国家电制造业经过几十年的发展已经步入饱和期,家电产品创新乏力。随着生活水平的提高,消费者对冰箱产品提出更高要求。互联网的繁荣刺激在线消费模式的兴起,在线消费主体对冰箱产品的满意与否,在概念设计时应得到高度关注。设计师在概念设计的过程会搜集一些互联网图片素材激发灵感。但在当今“信息爆炸”时代,面对数以亿计的互联网图片,设计师借助传统的创意平台搜集图片变得非常困难。如何快速有效获取可用的图片是设计师最为迫切的需求。本文所搭建的智能创意激发平台是以在线消费评论所包含的消费者需求为前提,设计师兴趣模型为基础,智能化推荐图片。首先,本文选取卡萨帝（海尔）、三星、LG、博士、西门子各8款冰箱产品作为消费者需求挖掘实验对象,在苏宁易购和京东商城下载保存产品图片,并获取消费评论作为实验数据。在图片共享网站Pinterest、Behance、花瓣网等搜集图片作为激发设计师思维的图片素材,存入智能创意激发平台的数据库。其次,本文通过获取的评论数据建立消费者需求挖掘流程,获取消费者需求,最终通过聚类分析得出冰箱在线消费评论蕴含的特征属性,由此得知消费者重点关注冰箱的压缩机性能、独立空间、门体,但对材质工艺...
【文章来源】：青岛理工大学山东省
【文章页数】：52 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
课题研究范畴（自绘）
青岛理工大学工业设计工程硕士学位论文6图1-2“设计思维”思维过程（自绘）设计师进行概念设计时，使用大量素材刺激自由联想和讨论，在大脑中激起更多的想法，并且迅速联想和发散，有效帮助设计师构思创新，其中的素材刺激包括图片刺激、文字刺激等。有研究证明利用图片刺激可以在流畅性和灵活性等方面提高创新潜力，而且比空想甚至使用文字刺激所产生的效果都要好10。设计思维激发所用的图片刺激，也就是思维激发图片，可来自基本几何形状、艺术作品、自然意象，甚至日常生活中的对象或现象。不同的设计领域，设计师需要的思维激发图片在种类、形式上都会有所不同11。本文旨在搭建一个平台，为设计师智能推荐思维激发图片，帮助设计师进行设计思维激发和冰箱产品的概念设计。（4）在线消费评论随着电子商务的广泛应用，越来越多的消费者在电商网站发表所购商品或服务的评论，而这些评论包含消费者对所消费的商品或服务的评价、好恶等主观情感，将其提取并充分利用，可更好地分析消费者需求，掌握既有产品与消费者需求的差距，实现产品有针对性的优化和改进。在线消费评论挖掘消费者需求的研究主要集中在主观句的定位、产品特征词的提娶情感极性判定和特征-情感聚类四个方面12。早期研究倾向于对整篇评论的极性进行判断，得出消费者对某个产品的整体态度13,14,15，这对现代冰箱制造10CubukcuE,CetintahraGE.DoesAnalogicalReasoningwithVisualCluesAffectNoviceandExperiencedDesignStudents’Creativity?[J].CreativityResearchJournal,2010,22(3):337-344.11孙有强,黄迪.图形设计素材的采集方法创新与实验.包装工程,2016.37(22):34.12张瑞.基于在线评论的消费者品牌认知和信任模糊推理研究[D].辽宁:大连理工大学,2011.13SomasundaranS,Rup
青岛理工大学工业设计工程硕士学位论文8图1-3花瓣网搜索框和标签（https://huaban.com/discovery/截图）通过以上研究表明，随着产品设计内容的极大丰富和设计要求的不断提高，传统的创意平台不能帮助设计师获取消费者需求、解决消费者的问题，而且基于文本的图片搜索仅仅是进行文本关键词的相似度匹配，无法满足设计师日益个性化和精准化的图片搜索需求，从搜索结果中筛选图片增加设计师工作负荷。因此亟待搭建此类智能创意平台，设计师可针对消费者需求进行概念设计，进一步提升工作效率。（7）个性化图片推荐设计师搜索思维激发图片是将兴趣内容定义为关键词进行搜索的过程。通常设计师很难用文字将兴趣准确描述，然而个性化图片推荐22可基于设计师的兴趣进行智能推荐。目前个性化图片推荐的方法可分为两类：一是基于图片文本的推荐方法，根据设计师历史检索的关键词与图片的分类标签进行相似性比对，匹配成功的图片推荐给设计师。早期主要是将推荐技术从文本数据移植到图像数据，要求对大量的图片进行标注，有很大的局限性。然而，从21世纪开始，社交网络的繁荣，分享海量标注图片的网站大量涌现，如Flickr、instagram等，通过分享鼓励用户自愿主动对图片进行标注，产生一定规模的标注的图片，在一定程度减轻基于文本的图像推荐对大量标注需求的局限性。二是基于图片内容的推荐方法。对设计师历史浏览的图片内容进行语义分析，提取图片内容特征及其组合作为特征向量，利用相似性比对算法计算将相似度较高的图片推荐给设计师。自20世纪90年代，基于图片内容的推荐成为研究的热点。典型的应用是谷歌和必应的相似图片推荐系统，通过分析指定图片底层的特征，可推荐大量的与指定图片在视觉上相似的图片。22WeiS,YeN,ZhangS,etal.Collaborat
【参考文献】：
期刊论文
[1]设计视角下人工智能的定义、应用及影响[J]. 蔡凌豪,范凌,赖文波,龙瀛,王鹏,辛向阳. 景观设计学. 2018(02)
[2]图形设计素材的采集方法创新与实验[J]. 孙有强,黄迪. 包装工程. 2016(22)
[3]基于在线评论的用户需求挖掘模型研究[J]. 涂海丽,唐晓波,谢力. 情报学报. 2015 (10)
[4]结合微博关注特性的UFAT模型用户兴趣挖掘研究[J]. 王永贵,张旭,任俊阳,刘宪国. 计算机应用研究. 2015(07)
[5]基于用户兴趣三维建模的个性化推荐算法[J]. 王冰怡,刘杨,聂长新,田萱. 计算机工程. 2015(01)
[6]大数据时代对企业营销的影响——以零售业为例[J]. 潘冠东. 环球市场信息导报. 2014(33)
[7]基于用户模型的产品创新设计服务平台框架[J]. 李川,李文强,李彦,秦雄. 工程设计学报. 2014(03)
[8]现代设计知识服务平台框架体系及其知识流动规律[J]. 李军宁,陈渭,谢友柏. 西安交通大学学报. 2012(01)
[9]个性化流媒体服务中基于行为分析的用户兴趣建模[J]. 杨继萍,王跃,高雪松. 计算机应用与软件. 2011(08)
[10]从用户评论中挖掘产品属性——基于SOM的实现[J]. 余传明. 现代图书情报技术. 2009(05)
博士论文
[1]面向产品概念设计的隐性知识转化模型构建及重用研究[D]. 刘征宏.贵州大学 2016
[2]基于本体的家电领域功能知识表达研究[D]. 刘勇.中国海洋大学 2011
[3]基于数据挖掘的动态全息产品概念设计理论与方法研究[D]. 景旭文.东南大学 2005
硕士论文
[1]基于本体的异构数据集成技术的研究[D]. 姚香菊.东华大学 2015
[2]面向个性化推荐的用户兴趣建模技术研究[D]. 宫玲玲.山东师范大学 2013
[3]基于本体的个人站点信息抽取研究[D]. 贾赛.山东师范大学 2012
[4]基于在线评论的消费者品牌认知和信任模糊推理研究[D]. 张瑞.大连理工大学 2011
[5]基于个性化推荐的图像浏览与检索相关方法研究[D]. 岑磊.复旦大学 2011
[6]功能本体在家电设计领域中的研究与应用[D]. 邓永晶.青岛科技大学 2011
[7]基于Web数据挖掘的智能推荐研究[D]. 古丽拜天.卡米尔.中南大学 2010
本文编号：3610248
【文章来源】：青岛理工大学山东省
【文章页数】：52 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
课题研究范畴（自绘）
青岛理工大学工业设计工程硕士学位论文6图1-2“设计思维”思维过程（自绘）设计师进行概念设计时，使用大量素材刺激自由联想和讨论，在大脑中激起更多的想法，并且迅速联想和发散，有效帮助设计师构思创新，其中的素材刺激包括图片刺激、文字刺激等。有研究证明利用图片刺激可以在流畅性和灵活性等方面提高创新潜力，而且比空想甚至使用文字刺激所产生的效果都要好10。设计思维激发所用的图片刺激，也就是思维激发图片，可来自基本几何形状、艺术作品、自然意象，甚至日常生活中的对象或现象。不同的设计领域，设计师需要的思维激发图片在种类、形式上都会有所不同11。本文旨在搭建一个平台，为设计师智能推荐思维激发图片，帮助设计师进行设计思维激发和冰箱产品的概念设计。（4）在线消费评论随着电子商务的广泛应用，越来越多的消费者在电商网站发表所购商品或服务的评论，而这些评论包含消费者对所消费的商品或服务的评价、好恶等主观情感，将其提取并充分利用，可更好地分析消费者需求，掌握既有产品与消费者需求的差距，实现产品有针对性的优化和改进。在线消费评论挖掘消费者需求的研究主要集中在主观句的定位、产品特征词的提娶情感极性判定和特征-情感聚类四个方面12。早期研究倾向于对整篇评论的极性进行判断，得出消费者对某个产品的整体态度13,14,15，这对现代冰箱制造10CubukcuE,CetintahraGE.DoesAnalogicalReasoningwithVisualCluesAffectNoviceandExperiencedDesignStudents’Creativity?[J].CreativityResearchJournal,2010,22(3):337-344.11孙有强,黄迪.图形设计素材的采集方法创新与实验.包装工程,2016.37(22):34.12张瑞.基于在线评论的消费者品牌认知和信任模糊推理研究[D].辽宁:大连理工大学,2011.13SomasundaranS,Rup
青岛理工大学工业设计工程硕士学位论文8图1-3花瓣网搜索框和标签（https://huaban.com/discovery/截图）通过以上研究表明，随着产品设计内容的极大丰富和设计要求的不断提高，传统的创意平台不能帮助设计师获取消费者需求、解决消费者的问题，而且基于文本的图片搜索仅仅是进行文本关键词的相似度匹配，无法满足设计师日益个性化和精准化的图片搜索需求，从搜索结果中筛选图片增加设计师工作负荷。因此亟待搭建此类智能创意平台，设计师可针对消费者需求进行概念设计，进一步提升工作效率。（7）个性化图片推荐设计师搜索思维激发图片是将兴趣内容定义为关键词进行搜索的过程。通常设计师很难用文字将兴趣准确描述，然而个性化图片推荐22可基于设计师的兴趣进行智能推荐。目前个性化图片推荐的方法可分为两类：一是基于图片文本的推荐方法，根据设计师历史检索的关键词与图片的分类标签进行相似性比对，匹配成功的图片推荐给设计师。早期主要是将推荐技术从文本数据移植到图像数据，要求对大量的图片进行标注，有很大的局限性。然而，从21世纪开始，社交网络的繁荣，分享海量标注图片的网站大量涌现，如Flickr、instagram等，通过分享鼓励用户自愿主动对图片进行标注，产生一定规模的标注的图片，在一定程度减轻基于文本的图像推荐对大量标注需求的局限性。二是基于图片内容的推荐方法。对设计师历史浏览的图片内容进行语义分析，提取图片内容特征及其组合作为特征向量，利用相似性比对算法计算将相似度较高的图片推荐给设计师。自20世纪90年代，基于图片内容的推荐成为研究的热点。典型的应用是谷歌和必应的相似图片推荐系统，通过分析指定图片底层的特征，可推荐大量的与指定图片在视觉上相似的图片。22WeiS,YeN,ZhangS,etal.Collaborat
【参考文献】：
期刊论文
[1]设计视角下人工智能的定义、应用及影响[J]. 蔡凌豪,范凌,赖文波,龙瀛,王鹏,辛向阳. 景观设计学. 2018(02)
[2]图形设计素材的采集方法创新与实验[J]. 孙有强,黄迪. 包装工程. 2016(22)
[3]基于在线评论的用户需求挖掘模型研究[J]. 涂海丽,唐晓波,谢力. 情报学报. 2015 (10)
[4]结合微博关注特性的UFAT模型用户兴趣挖掘研究[J]. 王永贵,张旭,任俊阳,刘宪国. 计算机应用研究. 2015(07)
[5]基于用户兴趣三维建模的个性化推荐算法[J]. 王冰怡,刘杨,聂长新,田萱. 计算机工程. 2015(01)
[6]大数据时代对企业营销的影响——以零售业为例[J]. 潘冠东. 环球市场信息导报. 2014(33)
[7]基于用户模型的产品创新设计服务平台框架[J]. 李川,李文强,李彦,秦雄. 工程设计学报. 2014(03)
[8]现代设计知识服务平台框架体系及其知识流动规律[J]. 李军宁,陈渭,谢友柏. 西安交通大学学报. 2012(01)
[9]个性化流媒体服务中基于行为分析的用户兴趣建模[J]. 杨继萍,王跃,高雪松. 计算机应用与软件. 2011(08)
[10]从用户评论中挖掘产品属性——基于SOM的实现[J]. 余传明. 现代图书情报技术. 2009(05)
博士论文
[1]面向产品概念设计的隐性知识转化模型构建及重用研究[D]. 刘征宏.贵州大学 2016
[2]基于本体的家电领域功能知识表达研究[D]. 刘勇.中国海洋大学 2011
[3]基于数据挖掘的动态全息产品概念设计理论与方法研究[D]. 景旭文.东南大学 2005
硕士论文
[1]基于本体的异构数据集成技术的研究[D]. 姚香菊.东华大学 2015
[2]面向个性化推荐的用户兴趣建模技术研究[D]. 宫玲玲.山东师范大学 2013
[3]基于本体的个人站点信息抽取研究[D]. 贾赛.山东师范大学 2012
[4]基于在线评论的消费者品牌认知和信任模糊推理研究[D]. 张瑞.大连理工大学 2011
[5]基于个性化推荐的图像浏览与检索相关方法研究[D]. 岑磊.复旦大学 2011
[6]功能本体在家电设计领域中的研究与应用[D]. 邓永晶.青岛科技大学 2011
[7]基于Web数据挖掘的智能推荐研究[D]. 古丽拜天.卡米尔.中南大学 2010
本文编号：3610248
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