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user: 4. 实例验证 4.1. 产品需求数据获取 本研究以“智能手表”为设计对象。使用scrapy工具定制网络爬虫，以某购物网站中智能手表大类的页面作为初始页面，爬取其中各型号手表的页面地址信息，将其存入商品页面地址库。然后从商品页面地址库中选取一款智能手表的商品页面，通过分析网页的页面元素以设定匹配规则，从中获取手表的评价文本、手表型号、手表图片、评论页面下一页地址，并分别存入产品评论文本库、产品图片库、商品页面地址库。之后进入所获得的评论页面下一页地址的页面，并再次执行上一步的页面分析步骤。当某款手表的评论页面下一页的地址为空时，停止该型号手表评论页面的循环爬取，从商品页面地址库中获取下一型号的智能手表评论页面，重复上述过程。设定爬取手表型号数量为10000，第2000条手表的评价页面爬取完成时停止scrapy爬虫，完成产品图像库与产品评论库的构建。所获得的部分评价文本共获取10104条评价；获取的部分产品图片共计2683张。 4.2. 基于TEXTRANK与感性需求的词汇提取 对文本进行预处理，删除其中的重复文本。由于用户感性需求一般通过形容词进行表达，为获取文本中的代表性感性需求词汇，对全体文本进行分词和词性标注，然后通过TEXTRANK算法分析其中形容词的重要程度，从而得到相应的需求关键词及其权重参数，表1所示为需求关键词排名前30的词汇列表。 Table 1 Demand keywords and their weight 需求关键词 权重 需求关键词 权重 精致的 0.9263 到位的 0.1819 年轻的 0.6392 齐全的 0.1433 秀气的 0.5418 简约的 0.0925 大方的 0.5044 准确的 0.1651 贴心的 0.3812 及时的 0.1104 特别的 0.3536 精美的 0.0817 惊喜的 0.3541 美观的 0.1078 小巧的 0.2911 划算的 0.1484 强大的 0.2025 精细的 0.1126 实用的 0.2435 原装的 0.0879 喜欢的 0.1642 完好的 0.0898 多样的 0.1985 顺畅的 0.0758 高端的 0.1239 精准的 0.0791 灵敏的 0.1306 愉快的 0.1412 大气的 0.1707 一流的 0.1286 表1. 需求关键词及其权重 4.3. 产品特征解构 本研究以爬虫获取到的产品样本库为基础，以产品与人的多感官信息交互为前提，依据Han提出的Human Interface Elements (HIEs)理论 [ 17 ]，从产品硬界面、软界面出发，对智能手表产品进行全方位解构。解构结果如表2所示。 Table 2 Product features and catalo 分类 部件 产品特征 特征目录 硬界面 主体 A1主体宽度 宽(1)、窄(2) A2主体颜色 单色(1)、多色(2) A3主体材质 金属(1)、塑料(2)、复合(3) A4主体造型 圆形(1)、方形(2)、椭圆形(3) 组元件 B1表带材质 皮革(1)、不锈钢(2)、硅胶(3)、尼龙(4) B2表圈材质 硅胶(1)、金属(2) B3表带肌理感 强(1)、弱(2) B4表扣触摸肌理 不锈钢(1)、钛金属(2)、塑料(3) 软界面 信息输入输出 C1触摸屏屏幕尺寸 1寸以下(1)、1~1.5寸(2)、1.6~2寸(3)、2寸以上(4) C2电源键在主体的位置 右侧(1)、左侧(2) C3扬声器在主体的位置 侧面(1)、底面(2) 信息反馈 D1图标识别准确度 难(1)、易(2)、一般(3) D2屏幕显示色温 暖色调(1)、自然光(2)、冷色调(3) D3重力感应 灵敏(1)、一般(2) 表2. 产品特征及其目录 4.4. 基于聚类算法构建需求映射模型 为构建用户需求与产品特征间的映射模型，本研究开展了一项问卷调查，过程如下： 1) 实验目的：获取年轻用户对智能手表产品的需求偏好，构建用户需求偏好矩阵； 2) 实验步骤：本实验以权重最高的需求关键词“精致的”为目标需求，以37个产品特征目录为实验样本。首先，实验主导者告知被试者实验规则，被试者从可选要素目录中勾选出最符合自己偏好的特征， 其中每个特征目录均为单选项；然后，实验主导者向被试者发问，如果要设计一款智能手表，这款手表需要能带给您“精致的”感觉，您心目中这样一款产品应该由哪些特征组成。 3) 实验结果，回收有效问卷21份，被试者平均年龄为22.86岁，年龄标准差为1.65，其中男性10人、女性11人。考虑到获取的用户感性信息是定性变量，无法直接用于聚类建模，因此需要对这些定性变量进行参数化处理。此工作需要在Microsoft Excel软件中进行，设 B i ( m ， i ) 为第i位被试者对第m个产品特征的选择，当第m个产品特征被第i位用户选择时，则 x = { B i ( m ， i ) } = 1 ，否则为0，将试验结果按此规则进行赋值，从而得到j位被试者对所有特征目录下所有x值构成的输入矩阵T。在矩阵T中，定义第j位受测者的选择结果为行向量X j ，由n个选择结果组成，记为 X j = { X j 1 ， X j 2 ， ⋯ ， X j n } ，则所有被试者j对所有产品特征n的选择结果所构成的矩阵如下，其中j = 22，n = 37。 T = ( X 11 … X 1 n ⋮ ⋱ ⋮ X j 1 ⋯ X j n ) (2) 将参数化处理后的需求偏好矩阵输入到MATLAB统计分析软件中，采用K-means算法和欧几里得距离测量两两特征间的距离。依据聚类中每组下的产品特征不宜过少的原则，分别将组数设定为2、3、4，一一分析其聚类结果的合理性，最终确定将产品特征分为3组，输出聚类计算结果，构建如表3所示的用户需求映射模型。 Table 3 User demand mapping mode 产品特征 组1 38.10% 组2 19.00% 组3 42.90% 编号 均值 偏差 编号 均值 偏差 编号 均值 偏差 A1主体宽度 (1) 0.9 0.316 (2) 0.8 0.447 (1) 0.5 0.548 A2主体颜色 (1) 0.6 0.516 (2) 0.6 0.548 (1) 0.7 0.516 A3主体材质 (2) 0.5 0.527 (1) 0.8 0.447 (1) 0.8 0.408 A4主体造型 (2) 0.7 0.483 (1) 1.0 0.000 (2) 0.5 0.548 B1表带材质 (3) 0.6 0.516 (1) 0.8 0.447 (2) 0.8 0.408 B2表圈材质 (1) 0.9 0.316 (2) 0.8 0.447 (2) 1.0 0.000 B3表带肌理感 (2) 0.6 0.516 (1) 1.0 0.000 (1) 0.7 0.516 B4表扣触摸肌理 (3) 0.8 0.422 (2) 0.6 0.548 (2) 0.7 0.516 C1触摸屏屏幕尺寸 (2) 0.4 0.516 (1) 0.6 0.548 (2) 0.5 0.548 C2电源键在主体的位置 (2) 0.8 0.422 (2) 0.6 0.548 (1) 0.7 0.516 C3扬声器在主体的位置 (2) 0.6 0.516 (1) 1.0 0.000 (1) 0.5 0.548 D1图标识别准确度 (2) 0.6 0.516 (3) 0.8 0.447 (2) 0.7 0.516 D2屏幕显示色温 (2) 0.7 0.483 (1) 0.4 0.548 (3) 0.7 0.516 D3重力感应 (1) 0.5 0.527 (1) 1.0 0.000 (2) 1.0 0.000 表3. 用户需求映射模型 从产品特征在3组方案中的分布比例可以看出，聚类输出的结果理想，各类中的实例个数均衡，达到了预期效果。表3中列出了每组设计方案下各产品特征的均值和偏差值，能够说明被试者在某方案中选择产品特征的分歧程度，其中偏差值越趋近于零，表示该偏差值对应的产品特征越能代表该方案，如组一中的主体宽度为宽时偏差值最小，值得特别关注。通过对用户需求映射模型的分析，可得出符合用户需求偏好的关键产品特征组合，见表4。 Table 4 Key product feature combination schem 组合方案一 组合方案二 组合方案三 主体宽度为宽 主体宽度为窄 主体宽度为宽 主体颜色为单色 主体颜色为多色 主体颜色为单色 主体材质为塑料 主体材质为金属 主体材质为金属 主体造型为方形 主体造型为圆形 主体造型为方形 表带材质硅胶 表带材质皮革 表带材质不锈钢 表圈材质为硅胶 表圈材质为不锈钢 表圈材质为不锈钢 表带肌理感为弱 表带肌理感为强 表带肌理感为强 表扣触摸肌理为塑料 表扣触摸肌理为钛金属 表扣触摸肌理为钛金属 触摸屏屏幕尺寸为1~1.5寸 触摸屏屏幕尺寸为1寸以下 触摸屏屏幕尺寸为1~1.5寸 电源键在主体的位置为左侧 电源键在主体的位置为左侧 电源键在主体的位置为右侧 扬声器在主体的位置为底面 扬声器在主体的位置为侧面 扬声器在主体的位置为侧面 图标识别准确度为易 图标识别准确度为一般 图标识别准确度为易 屏幕显示色温为自然光 屏幕显示色温为暖色调 屏幕显示色温为冷色调 重力感应为灵敏 重力感应为灵敏 重力感应为一般 表4. 关键产品特征组合方案 根据这些产品特征组合方案，可快速推测各类用户对产品的需求偏好，从而为设计者能够设计出更加符合用户感性需求的产品提供设计依据。