基于专利统计分析的用户需求预测方法研究

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作   者：

张凤伟;  曹国忠;  朱玉宁;  刘帅; 

作者机构：

河北工业大学机械工程学院; 

关键词：

Web数据;  需求预测;  专利知识;  需求获取;  产品设计;  数据挖掘; 

期刊名称：

河北工业大学学报

i s s n：

1007-2373

年卷期：

2020 年 49 卷 005 期

页   码：

45-52

摘   要：

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.