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在线产品评论中用户体验信息采集与分析方法

成方敏 余隋怀 初建杰 胡宇坤 赵杭

成方敏, 余隋怀, 初建杰, 胡宇坤, 赵杭. 在线产品评论中用户体验信息采集与分析方法[J]. 机械科学与技术, 2022, 41(2): 227-234. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200408
引用本文: 成方敏, 余隋怀, 初建杰, 胡宇坤, 赵杭. 在线产品评论中用户体验信息采集与分析方法[J]. 机械科学与技术, 2022, 41(2): 227-234. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200408
CHENG Fangmin, YU Suihuai, CHU Jianjie, HU Yukun, ZHAO Hang. Methods for Collecting and Analyzing User Experience Information in Online Product Reviews[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2022, 41(2): 227-234. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200408
Citation: CHENG Fangmin, YU Suihuai, CHU Jianjie, HU Yukun, ZHAO Hang. Methods for Collecting and Analyzing User Experience Information in Online Product Reviews[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2022, 41(2): 227-234. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200408

在线产品评论中用户体验信息采集与分析方法

doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200408
基金项目: 

国家重点研发专项课题项目 2019YFB1405702

详细信息
    作者简介:

    成方敏(1991-), 博士研究生, 研究方向为用户创新, 设计云服务平台等, chengfm1991@163.com

    通讯作者:

    余隋怀, 教授, 博士生导师, ysuihuai@ vip.sina.com

  • 中图分类号: TP391

Methods for Collecting and Analyzing User Experience Information in Online Product Reviews

  • 摘要: 面向产品设计改进, 提出一种在线产品评论中用户体验信息采集与分析方法。首先构建用户体验要素模型; 然后, 依据要素模型采用分步提取的方法提取单个评论句中的用户情感、产品特征和使用情境三类要素; 最后, 对提取出的用户体验要素信息进行分类整合, 通过定量分析评论数据识别出对用户体验影响较大的产品特征和使用情境。以京东商城上某款智能手机的在线评论为例进行实例验证。实验结果表明, 方法能有效提取在线产品评论中的用户体验要素, 识别对用户体验产生较大影响的产品特征和使用情境, 辅助设计师有针对性地改进产品设计。
  • 图  1  在线产品评论标注结果

    图  2  用户体验要素模型

    图  3  在线产品评论用户体验信息提取流程

    图  4  情感词典构建流程

    图  5  产品特征结构示意图(局部)

    表  1  情感词典中部分情感词

    情感词极性 个数 实例
    正向情感词 207 好、完美、流畅、惊艳、…
    负向情感词 122 差、失望、卡顿、模糊、…
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    表  2  产品特征与使用情境提取

    评论要素 实例
    产品特征 外观、相机、耳机、屏幕、闪光灯、…
    使用情境 玩游戏时、阳光下、充电时、接电话、…
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    表  3  评论挖掘实验结果

    评论要素 Precision Recall F-measure
    产品特征 89.11% 83.56% 86.24%
    使用情境 71.43% 60.50% 65.51%
    用户情感 94.85% 91.02% 92.90%
    下载: 导出CSV

    表  4  对用户体验影响较大的产品特征

    排序 最佳用户体验产品特征 最差用户体验产品特征
    本文 文献[23] 本文 文献[23]
    1 外观
    (0.99)
    外观造型
    (0.90)
    电池
    (0.92)
    电池续航
    (0.56)
    2 屏占比
    (0.83)
    色彩搭配
    (0.82)
    耗电量
    (0.81)
    功能布局
    (0.60)
    3 内存
    (0.79)
    屏幕尺寸
    (0.78)
    充电时间
    (0.79)
    界面风格
    (0.66)
    4 系统速度
    (0.71)
    响应速度
    (0.78)
    相机像素
    (0.56)
    耐用性
    (0.69)
    5 相机像素
    (0.60)
    系统稳定性
    (0.76)
    指纹解锁
    (0.46)
    操作容错性
    (0.69)
    下载: 导出CSV

    表  5  关于系统速度的关键使用情境

    产品特征 情感极性 使用情境 评论数据量
    系统速度 正向 玩游戏时 105
    看视频时 66
    负向 充电时 29
    重启后 16
    下载: 导出CSV
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  • 收稿日期:  2020-09-13
  • 刊出日期:  2022-02-25

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