在产品设计及开发活动中,网络信息技术的发展和普及一方面使得产品的客户群体可以更加容易地获取产品属性的相关信息,造成了客户需求维度明显增加,导致客户需求变得更加难以满足;另一方面使得企业开发的产品更轻易地被竞争者所了解,增加了产品的市场竞争压力。客户需求与产品配置映射是产品设计及开发的重要内容,对形成供客户选择的终端产品,以及对企业开发出更具市场竞争力的产品有着至关重要的影响。此外,网络信息技术的发展催生出了大量与产品设计及开发相关的线上数据,其中,客户需求与产品配置映射过程相关的数据有产品销售数据和客户评论数据两类。现有的客户需求与产品配置映射方案由客户需求识别和产品配置计划生成与选取两部分组成。分析现有映射过程中的方法发现:现有的客户需求识别方法和产品配置方法在时间、成本以及需求与配置的准确映射上尚未达到满意的效果,存在映射过程耗时长、成本高、最终产品的客户满意度低等现象,降低了产品市场竞争力。为解决现有映射方案存在的不足,降低映射的成本,缩短映射的时间,并提高客户对最终产品的满意度,论文集成了现有的信息技术、数据挖掘与处理技术以及线上数据的优势,提出了一种基于线上数据的客户需求与产品配置的智能映射方案。本论文提出的智能映射技术方案,将客户需求与产品配置映射工作视作不同客户的需求与产品可行配置计划之间的分类选择问题,即:根据不同客户的需求选取能在最大程度上满足客户需求的可行产品配置计划,并将其作为输出,企业根据所有客户需求的输出结果以及客观限制条件,确定最终的产品配置计划,据此进行原型产品的制造和市场策略的制定。本论文提出的智能映射技术方案包括两个层面的研究:基础技术层面以及工程应用层面。其中,基础技术层面的研究成果为智能映射过程的实现奠定了理论和应用基础;工程应用层面的研究成果验证了智能映射方案在实际企业产品设计及开发案例中的优越性。论文的主要研究内容与成果如下:首先,分析研究背景和问题,提出本论文的研究目的及意义,并提出了一种新的基于线上数据的客户需求与产品配置智能映射技术方案。该方案的提出解决了现有技术方案在映射过程智能化处理和高维稀疏线上数据在映射活动中的应用难题,并为现有产品设计及开发活动中的映射过程提供新的视角和途径。根据提出的技术方案,本论文制定了研究框架,限定了研究内容,采用了相应的研究方法和工具,并对客户需求识别方法、产品配置方法,以及智能映射相关智能方法的研究与应用现状进行了全面和深入的总结与分析。其次,对实现本论文提出的智能映射方案的基础技术进行了研究,包括:对现有不同类型智能分类器在客户需求与产品配置映射过程中的适应性进行了研究,确定了哪些类型的智能分类器更适合用在客户需求与产品配置智能映射过程中;对一般数据环境下的不同类型的数据降维方法进行了研究,确定了在一般数据环境下,哪些数据降维方法更适合用在客户需求与产品配置智能映射过程中;对高维稀疏数据环境下的数据降维方法进行了研究,提出了一种适用于高维稀疏数据环境下的数据降维方法,以解决智能系统在处理此类数据时可能遇到的系统失效问题。然后,结合与映射相关的两类线上数据,以及基础技术研究取得的成果,在工程应用层面形成了具体的智能映射方法,包括:基于产品销售数据的智能映射方法,基于客户积极评论数据的智能映射方法,基于产品销售数据及客户评论数据的智能映射方法。研究并确定了相关智能映射方法的框架、步骤,并在企业实际产品设计及开发案例中进行应用,证明了本论文提出的三种智能映射方法与基于传统映射方案的方法相比在时间、成本以及客户满意度上的优势。本论文的研究提供了一种基于线上数据的客户需求与产品配置智能映射方案,提出了智能映射过程中适用的智能分类器以及不同数据环境下适用的数据降维方法,并提出了三种基于线上数据的智能映射方法,帮助设计人员、相关研究者以及企业以更低成本、更快速、更高客户满意度地设计、开发与提供更具市场竞争力的产品。