鐘嘉佶，胡 磊，孫琦宗，華爾天*

(1.浙江工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，浙江 杭州 310014；2.浙江工商大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，浙江 杭州 310018)

0 引 言

我國(guó)制造業(yè)正處于結(jié)構(gòu)調(diào)整和發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵時(shí)期[1]，在兩化深度融合過(guò)程中，消費(fèi)產(chǎn)品設(shè)計(jì)越來(lái)越趨向于對(duì)用戶偏好的把控。Anderson和Marsh認(rèn)為個(gè)性化量產(chǎn)的工業(yè)革命正在興起[2-3]，信息技術(shù)企業(yè)有機(jī)會(huì)更多地參與到制造業(yè)創(chuàng)新之中，而制造企業(yè)則向跨界融合企業(yè)轉(zhuǎn)變[4]。

傳統(tǒng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)基本依靠企業(yè)自身，依據(jù)收集到的市場(chǎng)信息提出產(chǎn)品設(shè)計(jì)的約束條件，設(shè)計(jì)部門據(jù)此完成產(chǎn)品的創(chuàng)新或改進(jìn)設(shè)計(jì)。制造企業(yè)對(duì)市場(chǎng)信息收集存在局限性，新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)始終存在較大風(fēng)險(xiǎn)。產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的信息不對(duì)稱問(wèn)題如今因網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展得到極大改善，用戶參與式設(shè)計(jì)的興起使用戶從產(chǎn)品的被動(dòng)接受者成為設(shè)計(jì)者和傳播者[5]。姚錫凡[6]、黃偉莉[7]等學(xué)者的研究肯定了用戶參與的重要性，張勇等[8]分析了用戶參與的博弈關(guān)系。如何快速、有效地從用戶評(píng)論中提取可行的產(chǎn)品設(shè)計(jì)意見(jiàn)，則需要對(duì)用戶的專業(yè)程度進(jìn)行區(qū)分。本文提出的用戶參與式產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法，其獨(dú)特性體現(xiàn)在遴選具有一定專業(yè)知識(shí)及需求的用戶，使之能夠深入?yún)⑴c到產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，該類用戶結(jié)合了市場(chǎng)性和專業(yè)性，其表達(dá)精確有效，方法切實(shí)可行。文獻(xiàn)[9-11]分別實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品評(píng)價(jià)中關(guān)于產(chǎn)品特征和消費(fèi)者情感態(tài)度傾向的分析，針對(duì)汽車評(píng)價(jià)信息分析出消費(fèi)者評(píng)價(jià)的語(yǔ)氣意義，結(jié)合LTP技術(shù)構(gòu)建知識(shí)庫(kù)來(lái)判斷極性詞的情感傾向。徐新勝等[12]在Han[13]所提方法的基礎(chǔ)上提出一種更高效的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)相似性判斷方法，研究了變型設(shè)計(jì)的零件信息傳遞[14]。

本文基于以上研究提出利用產(chǎn)品的在線評(píng)論，分析、篩選出專業(yè)級(jí)用戶，在線獲取他們的使用體驗(yàn)和改進(jìn)建議，并激勵(lì)他們參與產(chǎn)品創(chuàng)新或改進(jìn)設(shè)計(jì)，旨在為企業(yè)提供一種更加體現(xiàn)市場(chǎng)意愿的產(chǎn)品設(shè)計(jì)思想。

1 評(píng)論信息有效性判定

要在海量且模糊的評(píng)論數(shù)據(jù)中挖掘出對(duì)于產(chǎn)品設(shè)計(jì)有價(jià)值的內(nèi)容，首先是明確要找的數(shù)據(jù)目標(biāo)，依照數(shù)據(jù)目標(biāo)挖掘出真正有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息。分類分析評(píng)論數(shù)據(jù)有效性的方法如圖1所示。

圖1 分類分析評(píng)論數(shù)據(jù)有效性的方法

研究人員將關(guān)鍵屬性進(jìn)行聚類，以將存在異同的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，使相同類型數(shù)據(jù)之間的相似性盡可能大，不同類型數(shù)據(jù)之間的相似性盡可能小。通過(guò)分類分析的方法篩選評(píng)論數(shù)據(jù)，找出一組數(shù)據(jù)對(duì)象共同具有的產(chǎn)品關(guān)鍵屬性并將其劃分為若干類，企業(yè)設(shè)計(jì)組對(duì)類進(jìn)行劃分。

產(chǎn)品關(guān)鍵屬性間可能存在既定的相互關(guān)系，即一個(gè)關(guān)鍵屬性的出現(xiàn)可能導(dǎo)致另一個(gè)產(chǎn)品屬性跟隨出現(xiàn)。將評(píng)論中的數(shù)據(jù)項(xiàng)通過(guò)分類模型映射到某個(gè)給定的類別，與分類方法進(jìn)行整合。

采用直接距離法中的歐幾里得距離法，比較評(píng)論中各分類與專業(yè)類的相似度roi:

(1)

結(jié)合現(xiàn)有的產(chǎn)品與獲取的用戶偏好，確定一個(gè)閥值δ，對(duì)獲取的評(píng)論進(jìn)行有效性判斷。第i條在線評(píng)論的有效性設(shè)為ti：

(2)

式中:ti=1—評(píng)論有效;ti—評(píng)論無(wú)效，ti=0。

得到有效評(píng)論集合W={w1，w2，……，wm}，其中表示有效評(píng)論數(shù)。

2 基于關(guān)鍵屬性的用戶專業(yè)度計(jì)算

2.1 建立關(guān)鍵屬性集合

從評(píng)論數(shù)據(jù)中提取用戶需求，首先需明確產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性。產(chǎn)品關(guān)鍵屬性集的建立如圖2所示。

圖2 產(chǎn)品關(guān)鍵屬性集建立過(guò)程

V0={v1，v2，…，vn}

(3)

式中:n—關(guān)鍵屬性的個(gè)數(shù)。

在實(shí)際評(píng)論中，產(chǎn)品知識(shí)屬性中存在大量的定性數(shù)據(jù)，需對(duì)其進(jìn)行定量化處理。若第j個(gè)屬性vij為定性數(shù)據(jù)，設(shè)定性數(shù)據(jù)有k類，vij為第p(p≤k)類定性數(shù)據(jù)，則將該定性屬性定量化為：

(4)

通常，不同的數(shù)據(jù)具有不同的量綱，需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，壓縮到標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間[0，1]，即進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差變換：

(5)

實(shí)際處理中，用戶評(píng)論大多以具有多條分句的自然語(yǔ)言形式存在，計(jì)算機(jī)難以理解和處理。為此，對(duì)于中文詞之間沒(méi)有分隔符的評(píng)論，在抽取特征詞之前先進(jìn)行分詞處理。

對(duì)于用不同詞語(yǔ)表達(dá)的對(duì)同一產(chǎn)品屬性的評(píng)論，筆者使用模板語(yǔ)言，對(duì)照某個(gè)詞的同義詞擴(kuò)展處理。如哈工大詞林(擴(kuò)展版)將詞庫(kù)分為大、中、小3個(gè)等級(jí)[15]，對(duì)于每個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中的詞，搜索詞林里的同義詞組，得到組合物的代名詞，它的同義詞OPS列表節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的模板內(nèi)容。相應(yīng)的模板如下：

其中，用一個(gè)從0開(kāi)始的ID號(hào)標(biāo)識(shí)模板；標(biāo)識(shí)的是詞性與依存關(guān)系標(biāo)識(shí)；是從0開(kāi)始的節(jié)點(diǎn)號(hào)。如果兩個(gè)模板的dps和f序列號(hào)相同，說(shuō)明這兩個(gè)模板的相似度很大，即反映了評(píng)論語(yǔ)句極為相似。若兩個(gè)模版相似，即L1={w11，w12，...，w1p}和L2={w21，w22，…，w2p}且L1∩L2≠?，則把這兩個(gè)模板合并，合并之后模板的ops列表是L=L1∪L2，冗余減少，檢索速度提高。對(duì)于已經(jīng)合并的候選模板庫(kù)，通過(guò)比較其出現(xiàn)的次數(shù)來(lái)判斷可靠性，出現(xiàn)次數(shù)越為頻繁的模板可信度越高。通過(guò)設(shè)置閥值θ來(lái)過(guò)濾掉可信度較差的模板。

閥值θ計(jì)算式：

(6)

式中:α—比例系數(shù)，α∈[0，1];pf—訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù)中模板出現(xiàn)的總次數(shù);pn—候選模板的數(shù)量;θ—當(dāng)α固定時(shí)，語(yǔ)料庫(kù)中模板出現(xiàn)的平均次數(shù)。

在模板庫(kù)中檢索ops列表當(dāng)中含有該檢索詞的模板，獲取該模板中的序列號(hào)C，進(jìn)行匹配檢索：

Step1：j=0,position=-1

Step2：dps=template_jc.dps

Step3：如果dps是一個(gè)子序列，則說(shuō)明匹配成功，使用position記錄模板中與dps具有相同子序列的初始位置，同時(shí)記錄下模板的行序號(hào)j，然后結(jié)束算法；否則,j=j+1,當(dāng)j≤m時(shí)，轉(zhuǎn)到Step2。

記錄模板中與數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)相同子序列的初始位置position，利用已搜索到的模板節(jié)點(diǎn)和position可以準(zhǔn)確的定位到評(píng)論中的屬性詞，假設(shè)模板中的節(jié)點(diǎn)值為ω，則評(píng)論分詞中的position+ω位置對(duì)應(yīng)的詞即為屬性詞。

2.2 用戶專業(yè)度計(jì)算

本研究針對(duì)在線評(píng)論中用戶的專業(yè)程度進(jìn)行定量計(jì)算，根據(jù)不同用戶的專業(yè)程度情況生成針對(duì)性的用戶反饋交互內(nèi)容，主要流程框架如圖3所示。

圖3 用戶專業(yè)化程度計(jì)算框架圖

(7)

第i個(gè)用戶的有效性判斷公式為：

(8)

通過(guò)有效性驗(yàn)證的用戶，結(jié)合已生成的關(guān)聯(lián)詞庫(kù)，對(duì)用戶的專業(yè)程度進(jìn)行分類。

3 點(diǎn)對(duì)點(diǎn)用戶參與的實(shí)現(xiàn)

點(diǎn)對(duì)點(diǎn)是指企業(yè)設(shè)計(jì)組個(gè)體與單個(gè)專業(yè)級(jí)用戶或是用戶對(duì)設(shè)計(jì)組中的多個(gè)設(shè)計(jì)人員的在線聯(lián)接。不同于傳統(tǒng)的協(xié)同設(shè)計(jì)，用戶的參與需要依托于在線設(shè)計(jì)平臺(tái)。在這之前，先分析用戶的關(guān)注點(diǎn)、產(chǎn)品的不足及可能的創(chuàng)新點(diǎn)，結(jié)合對(duì)用戶觀點(diǎn)的有效性分析和可行性分析，從專業(yè)角度和已有產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)出發(fā)確定主題。

首先，本研究對(duì)用戶的評(píng)論進(jìn)行分詞處理，記錄下用戶評(píng)論中的產(chǎn)品關(guān)鍵屬性，進(jìn)一步定量計(jì)算用戶對(duì)屬性n的專業(yè)程度，表示為vnm，若用戶評(píng)論中針對(duì)某一屬性有多個(gè)分詞出現(xiàn)，則選擇最高分詞來(lái)表示，即：

vnm=maxVn1,Vn2,Vn3…

(9)

得到用戶專業(yè)化程度數(shù)組：

Ai=v1,v1m,v1,v1m,…,vn,vnm

(10)

式中:Ai—用戶的評(píng)論;vn—屬性n是否被提及，若用戶提及了屬性n，則vn=1，否則vn=0。

根據(jù)不同用戶的專業(yè)程度，生成針對(duì)性的用戶反饋交互內(nèi)容。

(1)利用用戶評(píng)論中提及的產(chǎn)品關(guān)鍵屬性來(lái)確定交互式問(wèn)答的屬性模塊Qi：

(11)

式中:Qi=1—交互式問(wèn)答上包含關(guān)于產(chǎn)品第i個(gè)關(guān)鍵屬性的內(nèi)容;Qi=0—交互式問(wèn)答中不包含關(guān)于產(chǎn)品第i個(gè)關(guān)鍵屬性的內(nèi)容。

(2)同一個(gè)產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性，專業(yè)化程度不同的用戶其交互內(nèi)容也不相同，若Qi=1，則：

Qij=vnm

(12)

式中:Qij—關(guān)于產(chǎn)品關(guān)鍵屬性i，程度j的用戶交互內(nèi)容。

(3)生成針對(duì)該類用戶的在線交互式問(wèn)答：

Q={Q1j,Q2j,…,Qnj}

(13)

有時(shí)用戶提出的需求涉及多項(xiàng)產(chǎn)品功能，對(duì)應(yīng)多個(gè)功能設(shè)計(jì)方案[16]，此時(shí)需將產(chǎn)品設(shè)計(jì)目標(biāo)進(jìn)行需求分解。假定產(chǎn)品的目標(biāo)部件屬性用符號(hào)T(Targets)表示，那么每一個(gè)目標(biāo)部件有多個(gè)子部件屬性，子部件屬性用符號(hào)P(Parts)表示。每個(gè)子部件又可以看成單獨(dú)的新的目標(biāo)部件，此時(shí)這個(gè)單獨(dú)新目標(biāo)部件屬性又可表示為符號(hào)T，新的目標(biāo)部件又有多個(gè)子部件屬性，新的子部件屬性又可表示為符號(hào)P，連續(xù)地分析與分解，把需求細(xì)化。

用特征矩陣表示這種思想為：

目標(biāo)部件：

T=(P11,P12,…,P1n)

(14)

子部件：

P11=(P11,P21,…,Pm1)T

(15)

整體合并為：

(16)

目標(biāo)部件T有n個(gè)一級(jí)子部件，表示為P11,P12,…,P1n。每個(gè)一級(jí)子部件又分為次級(jí)子部件，每個(gè)一級(jí)子部件都可看作一個(gè)新的目標(biāo)部件T。P代表部件的屬性值，對(duì)于一個(gè)特定的產(chǎn)品，目標(biāo)部件或子部件的屬性值為特定范圍時(shí)，將其定義域標(biāo)記為[αi，βi]，用戶在此范圍內(nèi)選取滿足需求的特征值。

需要指出的是，在用戶參與式產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，存在著用戶提出建議后不再跟進(jìn)關(guān)注產(chǎn)品設(shè)計(jì)的情況。因此，需要一種激勵(lì)措施來(lái)吸引此類用戶的參與。例如，參與成果可以領(lǐng)取相應(yīng)的創(chuàng)新積分來(lái)進(jìn)行權(quán)限升級(jí)及獲得獎(jiǎng)勵(lì)等。

4 案例分析

近年來(lái)，阿里、騰訊、大華等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)相繼公布了自己的造車計(jì)劃。何小鵬[17]認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)造車定位要從工程師維度轉(zhuǎn)換到用戶角度。

SUV車型存在大量的用戶使用評(píng)論。首先通過(guò)分類分析的方法從海量的評(píng)論數(shù)據(jù)中篩選出有效的評(píng)論集合。對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行定量化、標(biāo)準(zhǔn)化處理之后，對(duì)于缺少分隔符的評(píng)論進(jìn)行分詞處理。

評(píng)論的語(yǔ)句分割如圖4所示。

圖4 語(yǔ)句分割分析

本研究基于屬性集合從挖掘的有效評(píng)論中提取出當(dāng)前用戶真正關(guān)心的產(chǎn)品關(guān)鍵屬性，進(jìn)一步定量計(jì)算用戶對(duì)各屬性的專業(yè)程度，并生成針對(duì)性的用戶反饋交互內(nèi)容。利用定量計(jì)算的方法對(duì)用戶專業(yè)程度劃分，例如下列3個(gè)針對(duì)自動(dòng)變速箱邏輯的完整語(yǔ)句描述：a“該車急加速乏力”，b“自動(dòng)變速箱對(duì)駕駛者意圖理解不夠明確”，c“自動(dòng)變速箱換擋邏輯不夠清晰，深踩油門未能及時(shí)降檔”，以上3個(gè)語(yǔ)句是典型的描述自動(dòng)變速箱特征信息的語(yǔ)句。a用戶提到了加速乏力，但該用戶并不知道急加速乏力的原因；b用戶根據(jù)自己對(duì)汽車的了解知道導(dǎo)致急加速乏力的原因是自動(dòng)變速箱對(duì)駕駛者意圖理解不夠明確，但該用戶不確定問(wèn)題的根源；c用戶評(píng)論中不僅提到了換擋邏輯，而且還提到了問(wèn)題根源是變速箱降檔不夠積極。以上3個(gè)用戶的評(píng)論反饋明顯反映出他們的專業(yè)程度差異。

本研究用特征矩陣來(lái)表達(dá)SUV車型的目標(biāo)需求分解，其變速箱、限滑差速器、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)和輪胎胎紋的設(shè)計(jì)特征參數(shù)表示過(guò)程如下：

目標(biāo)部件：

TSUV=(P變速箱，P限滑差速器，P轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，P胎紋)

子部件：

P變速箱=(CVT，又離合，AMT，手排)P限滑差速器=(托森，液力多摩擦片，粘性限滑，差速鎖)P轉(zhuǎn)向系統(tǒng)=(電動(dòng)助力，電子液壓，機(jī)械液壓，機(jī)械助力)P胎紋=(混合紋，不對(duì)稱紋，單導(dǎo)向紋，塊狀紋)

合并為：

評(píng)估各個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)組合的相似性，企業(yè)提出基于現(xiàn)有制造能力、制造時(shí)間及經(jīng)濟(jì)效益的相似性閥值。如果新的設(shè)計(jì)方案相似性索引低于該閾值的下限值，表示在該方案和現(xiàn)有產(chǎn)品存在的差異過(guò)大，這將增加后續(xù)設(shè)計(jì)和制造的難度，影響企業(yè)效益。在這種情況下，企業(yè)設(shè)計(jì)組與用戶深入交流改進(jìn)方案，引導(dǎo)其進(jìn)行反饋調(diào)整，達(dá)到用戶需求與企業(yè)現(xiàn)狀的優(yōu)化匹配，形成可行的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種基于用戶分類的參與式交互方法，用于前端輔助產(chǎn)品創(chuàng)新或改進(jìn)設(shè)計(jì)，具體做法是挖掘用戶的評(píng)論數(shù)據(jù)項(xiàng)并映射到各個(gè)給定的類別，采用歐幾里得距離法比較評(píng)論的相似性，結(jié)合產(chǎn)品特性和用戶偏好確定有效性判據(jù)，篩選出有效評(píng)論。對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行必要的定量化、標(biāo)準(zhǔn)化處理，對(duì)缺少分隔符的評(píng)論進(jìn)行分詞處理，使用模板語(yǔ)言對(duì)表達(dá)同一產(chǎn)品屬性的同義詞擴(kuò)展處理。選擇并提取出用戶當(dāng)前真正關(guān)心的產(chǎn)品關(guān)鍵設(shè)計(jì)屬性，定量計(jì)算用戶的專業(yè)程度并將用戶分類.

本研究對(duì)于不同專業(yè)類別的用戶有針對(duì)性地設(shè)計(jì)建立交互反饋的內(nèi)容，激勵(lì)用戶結(jié)合產(chǎn)品的使用體驗(yàn)提出改進(jìn)建議并最終轉(zhuǎn)化成設(shè)計(jì)方案；以SUV車型為例，試驗(yàn)了參與式交互方法的流程，驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。

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