【摘 要】
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针对用户需求预测模糊性、抽象性等问题,提出基于专利知识预测用户需求的方法。以Web获取的用户显性需求为关键词检索相关专利,基于特征提取技术利用SAS软件挖掘专利知识单元
【机 构】
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河北工业大学机械工程学院,国家技术创新方法与实施工具工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(51475137),河北省自然科学基金(E2015202029),河北省高层次人才资助项目(A201500113),河北省高校百名优秀创新人才支持计划(SLRC2017030)
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针对用户需求预测模糊性、抽象性等问题,提出基于专利知识预测用户需求的方法。以Web获取的用户显性需求为关键词检索相关专利,基于特征提取技术利用SAS软件挖掘专利知识单元;通过专利技术单元与用户需求之间的转化模型挖掘用户隐性需求,结合马斯洛需求等级以及需求进化定律预测用户需求;依据Kano属性对用户需求分类,确定用户需求权重,完成用户需求预测,在此基础上构建了基于专利统计分析的用户需求预测模型。最后,以儿童用双轮智能平衡车为例,论证此方法的可行性。
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