针对用户需求获取及预测模糊性、抽象性等问题,提出基于Web评论数据和专利知识获取及预测用户需求的方法。首先,采用SAS软件基于特征提取技术获取用户显性需求;然后,通过结构方程模型(SEM)分析显性需求与马斯洛需求层次的潜在关系,并确定需求权重;最后,挖掘专利知识单元结合需求等级,挖掘用户隐性需求;依据Kano属性对用户需求分类,结合需求进化定律确定用户需求进化方向。以儿童用双轮智能平衡车为例,论证此方法的可行性。

为有效挖掘专利中丰富的设计知识辅助机电产品创新设计,设计了基于创新性评估的机电产品专利知识挖掘系统框架,探讨了机电产品专利设计知识的表达方法、创新性评估、及专利知识提取等关键技术的实现策略。通过分析专利设计知识的特点,以专利文献中的动名词短语进行创新层次特征抽取,并利用余弦相似度原理,设计了基于向量空间的专利设计知识创新性评估算法,结合机电产品专利功能知识提取方法,针对性地获取创新性强的专利设计知识。研发了机电产品专利知识挖掘原型系统,并通过油辣椒搅拌器创新设计验证了方案的实用性。