一种基于用户评论数据的产品优化方法

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本发明属于移动健康，具体涉及一种基于用户评论数据的产品优化方法。

背景技术：

1、随着人口老龄化的加速，老年人健康和安全问题引起了越来越多的关注。摔倒是老年人常见的意外事件之一，也是导致老年人受伤和死亡的主要原因之一。容易跌倒是老年人生活中常见的困难。研究显示跌倒已成为我国65岁以上老年人因伤致死的第一因素，而且年龄越大，跌倒的概率越大，因跌倒而伤亡的风险也越高。智能防摔倒设备是一种重要的辅助生活设备，对老年人的健康和安全具有重要意义。然而，当前市场上存在的智能防摔倒设备在用户体验方面还存在一些问题，如操作不便、提示不明确、数据反馈不及时等，这些问题降低了设备的实用性和用户满意度，还会影响用户的使用体验和舒适性，也可能会导致设备的使用效果和安全性下降，从而降低用户对智能防摔倒设备的信任度和认可度。

技术实现思路

1、为解决以上现有技术存在的问题，本发明提出了一种基于用户评论数据的产品优化方法，包括：

2、s1、获取可穿戴智能产品的评论数据；

3、s2、对评论数据进行预处理，得到产品数据信息；

4、s3、对产品数据信息进行分析，得到产品质量影响因素；

5、s4、采用贝叶斯因果推断模型对产品质量影响因素进行因果关系特征提取，得到后验概率跟踪图；

6、s5、确定后验概率跟踪图中的因果关系是否稳定，若不稳定，调整贝叶斯因果推断模型中的参数，并返回步骤s4；若稳定，则执行步骤s6；

7、s6、根据后验概率跟踪图生成因果关系图，并计算因果效应；

8、s7、根据因果效应对可穿戴智能产品进行改进优化。

9、本发明的有益效果：

10、本发明采用贝叶斯因果推断方法分析产品各因素间的因果关系，从得出的后验概率跟踪图中确定因果关系是否稳定，确定影响用户体验的因素，根据因果推断得出的结果对产品改进。本发明的构建模型目标是基于产品商品评论中用户体验，以达到产品最优的改进方向，相比于之前在改进方向上的模糊建议，该发明以识别用户体验而得到最优改进方向，可以提高用户的满意度和产品的市场竞争力。

技术特征：

1.一种基于用户评论数据的产品优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于用户评论数据的产品优化方法，其特征在于，可穿戴智能产品评论数据包括：评论、时间、回复、评论字数、有无图片、浏览次数、有用点击数以及回复评论字数。

3.根据权利要求1所述的一种基于用户评论数据的产品优化方法，其特征在于，对评论数据进行预处理包括：对评论数据进行信息筛查，得到与产品信息相关的评论数据；对筛查后的评论数据进行去冗和补全处理，得到产品数据信息。

4.根据权利要求1所述的一种基于用户评论数据的产品优化方法，其特征在于，对产品数据信息进行分析包括：对产品数据信息进行标准化处理，将标准化后的数据转换为虚拟变量，其中虚拟变量为产品质量影响因素；虚拟变量包括产品尺寸、适用年龄、产品质量、产品重量、物流、产品作用以及售后服务。

5.根据权利要求1所述的一种基于用户评论数据的产品优化方法，其特征在于，采用贝叶斯因果推断模型对产品质量影响因素进行因果关系特征提取包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于用户评论数据的产品优化方法，其特征在于，似然函数为：

7.根据权利要求5所述的一种基于用户评论数据的产品优化方法，其特征在于，先验分布为：

8.根据权利要求5所述的一种基于用户评论数据的产品优化方法，其特征在于，边界似然函数为：

9.根据权利要求5所述的一种基于用户评论数据的产品优化方法，其特征在于，后验概率值为：

10.根据权利要求1所述的一种基于用户评论数据的产品优化方法，其特征在于，计算因果效应包括：根据对称正定精度矩阵ω的关系恢复精度矩阵集合对于一个给定的干预目标从后验分布中抽出每个因果效应系数采用对应该系数进行恢复，得到因果效应。

技术总结
本发明属于移动健康技术领域，具体涉及一种基于用户评论数据的产品优化方法，包括：获取可穿戴智能产品评论数据，对评论数据进行预处理，得到产品数据信息；对产品数据信息进行分析，得到产品质量影响因素；采用贝叶斯因果推断模型对产品质量影响因素进行因果关系特征提取，得到后验概率跟踪图；根据后验概率跟踪图生成因果关系图，并计算因果效应；根据因果效应对可穿戴智能产品进行改进优化；本发明采用贝叶斯因果推断方法分析产品各因素间的因果关系，从得出的后验概率跟踪图中确定因果关系是否稳定，确定影响用户体验的因素，根据因果推断得出的结果对产品改进。

技术研发人员：石振宇,余海燕,谢昊飞,邓兴媛
受保护的技术使用者：重庆邮电大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15

网址：一种基于用户评论数据的产品优化方法 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/657405

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