5个研究背景和意义示例,教你写计算机产品画像论文

今天分享的是关于产品画像的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到产品画像等主题,本文能够帮助到你

面向多用户的在线个性化定制系统研究与实现

这是一篇关于个性化定制,多用户,产品画像,用户画像,知识图谱的论文, 主要内容为随着互联网的进一步普及与社会经济的蓬勃发展,用户需求从功能、样式的单一需求转变为更加彰显个性化的多样性需求。一对一的高端私人定制难以普及,基于工业半成品的低端定制服务,又无法满足日益高涨的市场需求,由此凸显个性化特征的中端定制显现出重要的市场潜力,越来越多的企业也开始尝试推出中端个性化定制策略,如已经出现的参数调节式、模块组合式的定制模式。然而中端个性化定制尚处在研究探索之中,特别是以用户需求为导向的个性化定制仍然很不成熟。对此论文开展面向多用户的个性化中端定制服务研究,具有一定的理论意义和重要的应用价值。论文的主要工作和成果如下:(1)研究构建了面向多用户的在线个性化定制系统(OPCSMU)架构。首先,在分析研究当前国内外个性化定制现状以及相关技术的基础上,针对中端产品在个性化定制方面存在的问题和市场潜力,提出了基于用户需求的多用户参与个性化定制设计理念。其后通过对多用户(定制用户、设计师、企业)参与中端产品个性化定制的需求分析,设计了面向多用户的在线个性化定制系统(OPCSMU)架构,即通过研究构建产品画像、用户画像以及产品推荐功能,以及开发便于用户—设计师—企业间协同交互的定制平台,实现多用户开展中端产品的在线个性化协同定制服务。(2)设计实现了OPCSMU的内部功能模块。为使用户、设计师和企业在定制过程中得到有效帮助,OPCSMU设计了产品画像、用户画像、个性化推荐以及个性化定制项目四个内部功能模块。并通过采取可靠的数据源、针对性的评论获取与数据清洗方案,优化基于网络评论文本的产品画像建立方法,构建了基于知识图谱的产品画像;避开收集用户行为信息的传统用户画像构建方式,采用结合答题问卷形式建立了基于知识图谱的用户画像方法,帮助设计师、企业理解用户需求开展精准定制;为避免用户发起冗余的个性化定制项目,结合知识图谱实现了个性化产品推荐服务;通过个性化定制项目连通用户—设计师—企业,使其协同参与定制产品的研发、设计和生产,为用户提供个性化定制渠道的同时,帮助企业确定定制批量,降低生产风险。(3)设计开发了OPCSMU的外部交互平台,并进行了实例验证。OPCSMU外部交互平台采用B/S架构,利用React框架+Antd组件库进行系统前端页面设计,利用Nodejs+Koa框架+Nginx进行后端服务开发,实现了用户—设计师—企业协同参与个性化定制的交互功能。并结合机械键盘的个性化定制验证了OPCSMU的可行性和有效性。

基于用户需求获取的个性化定制方法研究

这是一篇关于个性化定制,数据挖掘,用户需求,产品画像,用户画像的论文, 主要内容为随着科学技术与社会经济的快速发展,用户需求渐渐从功能追求转为个性化定制体验上来,因此,研究用户需求以及如何将用户的隐性需求借助互联网信息挖掘技术转化为设计师的设计语言,以便帮助设计师快速精准地开展个性化设计,是当前值得研究和亟须解决的问题。目前,针对此的研究大都是基于已获得的样本上开展,但由于样本的局限性,导致个性化定制难以达到良好的用户体验,精准化程度不高,为此,本文提出一种新型的基于用户需求获取的个性化定制模型,并通过设计实现的个性化定制平台,帮助工业设计师精准对接用户进行个性化定制设计,同时提高用户的个性化定制参与体验。论文的主要工作和成果如下:1)构建新型的个性化定制模型。论文分别分析研究了线下利用用户调研获取用户需求的原理与方法、线上利用大数据挖掘技术获取用户需求的原理和方法,针对两者的优势和不足,提出了“用户-用户画像-设计”的新型个性化定制模型。该定制模式借助互联网信息以及数据挖掘技术,构建了与用户信息、与用户需求关联的用户画像库,可有效帮助设计师方便提取和“理解”用户需求,提高设计师的个性化定制效率,并通过设计师给用户的设计反馈和适时沟通,增强用户的定制体验。2)个性化定制功能模块设计及实现。本文构建的个性化定制模型主要分为产品画像、用户推荐评价、设计师反馈三大功能模块。其中,产品画像模块主要通过收集、采集技术,从互联网平台获得产品的静态信息及用户动态评论数据,再经过预处理、数据挖掘等技术提取出用户关注的产品特征及其情感倾向词并使其标签化,最终构成标签体系后形成产品画像;用户推荐评价模块主要实现在产品画像构成过程中为用户进行产品样例推荐,帮助用户从中选择意向产品并对其产品特征进行评价;设计师反馈模块分为用户画像与需求设计两部分。用户画像的实现经由用户对产品评价后构成的并包含用户个人基本信息的用户画像,进而形成用户画像库。需求设计为设计师从构成的用户画像的可视化标签中提取用户定制需求并利用设计知识与经验将其转为设计目标,从而进行产品设计。3)个性化定制平台设计及应用验证。为方便工业设计师开展个性化定制服务以及与用户互动,论文设计了一个个性化定制平台。该平台采用B/S架构,利用Java Script+HTML5+CSS3及Bootstrap框架在Visual Studio Code上进行系统前端页面设计,采用Java+Servlet+JSP(Java Server Pages)及My SQL5.0数据库、Spring框架、Spring MVC在Eclipse上进行后端服务器开发。并结合实例进行了可行性应用验证。

基于知识图谱的产品画像构建研究

这是一篇关于产品画像,知识图谱,评论挖掘,用户画像,实体抽取,评价对象抽取的论文, 主要内容为随着网络购物的普及化与常态化,各电商平台上的产品数据和用户评论数据日益增多,如何有效组织、挖掘和管理各平台积累的庞大产品数据资源,从而提升消费者的网络购物体验和效率,已经成为不同购物平台亟待解决的难题。现有电商平台已实现了对产品静态描述信息的组织与展示,但在非结构化评论数据的挖掘上,产品静态信息和动态评论的关联上仍存在较大的不足。本文从应用需求出发,结合相关研究及技术,重新定义了产品画像的概念,并引入知识图谱的理论和方法研究如何构建产品画像。知识图谱是组织、存储和管理大规模结构化信息的前沿技术,将其应用于产品画像构建,能有效组织、关联产品静态信息和动态评论,帮助购物平台改善产品对比和产品搜索等机制,为用户提供更好的产品服务。本文首先在用户画像等相关研究的基础上,对产品画像进行定义研究,结合知识图谱的特点,从理论和方法角度分析了知识图谱构建产品画像的可行性,并在此基础上提出了整体研究框架。其次在产品画像概念基础上,剖析电商平台的应用需求,结合消费者剩余、用户满意度等理论分析画像的构成维度及其关联。然后引入知识图谱的逻辑架构和技术流程,结合产品画像的构成研究,设计了产品画像的构建方法,具体而言逻辑架构包括模式层和数据层,构建流程包括数据获取、抽取阶段、融合阶段、存储以及绘制。最后,以手机类产品为例,按照上述构建方法生成了手机类产品画像,并探讨其应用场景。研究证实产品画像这一概念具有较强的应用价值,所提出的知识图谱构建产品画像方法具有较强可行性和有效性,产品画像能够改善现有的产品对比等机制。