随着经济的迅速发展,日益激烈的市场竞争使用户需求逐渐成为企业开拓市场的决定性因素,伴随着“互联网+”在制造业的发展应用,将互联网技术应用于智能设计与制造是企业生产者们把握市场趋势、提升产品竞争力的有力手段。本文以与产品相关的在线评论(Online Review)为研究对象,通过对用户需求获取方法、文本挖掘和质量屋功能展开等技术进行研究,将产品用户需求转换为产品质量特性,最终转化为产品的技术信息,帮助企业快速准确地把握用户的个性化需求,从而实现产品个性化快速设计与制造。论文设计实现了“基于QFD的用户需求获取分析系统”,结合手机产品验证了系统的可行性,证实了该研究具有一定的理论意义和实用价值。论文的主要的研究内容和成果如下:(1)研究用户需求获取方法和表达转换技术。为帮助企业收集用户需求快速迭代产品,论文对比分析了目前流行的用户需求获取方法的优缺点,在研究消费者决策模型基础上,结合互联网技术提出了面向企业产品开发的“基于互联网信息的用户需求获取方法”。该方法是通过对网络评论文本进行挖掘,将挖掘得到的产品特征和其情感倾向自动整合为调研问卷内容,借助该调研问卷,用户在系统模拟的购物场景下可方便快捷地辅助购物决策,同时企业也可大规模地快速获取用户需求。(2)研究网络评论文本挖掘技术,构建基于文本挖掘的产品特征评价模型。为获取用户需求,论文首先使用python的Jieba分词和停用词表对数据进行预处理,利用TF-IDF函数从评论中提取产品特征词;然后使用拓展版同义词林,基于路径与深度的同义词林相似度计算方法将评论短句进行分类,形成每类特征属性的短句集合;最后使用构建好的情感词典和规则计算每类特征集合下短句的平均情感倾向,实现基于文本挖掘的产品特征评价模型的构建。(3)研究QFD的用户需求转换方法,建立基于用户决策行为的质量屋模型。为了解决从用户需求到产品质量特性和产品技术特性转化不准确的问题,论文研究了QFD理论,对传统质量屋加以改进,提出了基于用户决策行为的质量屋模型。借助该模型,企业生产者可以将用户需求信息转变为可供生产开发的产品质量特性,并通过手机产品的质量屋功能展开,验证了该模型的合理性和实用性。基于上述研究基础,本文采用Spring、SpringMVC、MyBatis及Mysql等技术开发了基于QFD的用户需求获取分析系统,并以手机产品为例进行应用测试,测试结果表明本系统能够有效获取用户真实需求,帮助企业研发以用户需求为导向的产品。