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面向感性设计的数据挖掘模型与应用
| 论文题名： | 面向感性设计的数据挖掘模型与应用 |
| 关键词： | 感性设计;数据挖掘模型;关联规则;推断效应 |
| 摘要： | 感性设计现已得到学术界和工业界的广泛关注。感性设计旨在在设计元素中融合顾客的感性需求，从而使顾客在感性上达到满意。感性设计的主要挑战源于从顾客的主观印象（感性）到感性设计元素的映射。本文意图重新利用交易记录中的知识，为感性设计决策中的映射过程提供支持。关联规则挖掘是数据挖掘的主要技术之一，它有助于发现感性映射的有趣模式。本文构建了一个感性挖掘系统，挖掘顾客对现存设计的感性印象中隐藏的有价值的信息。然后，根据对顾客期望的实现程度，评估每条规则的推断效应。本文采用联合分析法度量每条规则的期望效用和实际效用，并将它们标准化。基于推断效应，我们可以进一步提炼出有用的规则，以强化整个系统的有效性。本文详细阐述了感性挖掘系统的结构和实施问题，并将其应用于长途托运卡车车厢内部的感性设计中。 |
| 作者： | 吴杜 |
| 专业： | 工业工程 |
| 导师： | 何桢 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津大学 |
| 学位年度： | 2008 |
| 正文语种： | 中文 |
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