考虑可解释性的智能互联产品情感挖掘及满意度分析
杜银凤
张佳敏
王伟
昆明理工大学 管理与经济学院,云南 昆明 650500
摘要：智能互联产品(smart and connected products,SCPs)融合物联网与人工智能技术,依托嵌入式传感器和网络连接实现实时交互,已然成为智能家居、工业 4.0及智慧城市发展的核心驱动力.用户评论作为反映消费者需求与满意度的重要数据源,为优化产品设计和提升用户体验提供了关键依据.针对现有情感分析方法在复杂语义建模、模糊语言量化和可解释性方面的不足,本文提出一种综合情感分析框架以及满意度分析方法.首先,采用双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)精准捕捉评论文本的语义关联;其次,利用概率语言术语集(probabilistic linguistic term set,PLTS)量化模糊语言的不确定性;再者,通过Shapley 加性解释(Shapley additive explanations,SHAP)揭示特征对情感预测的贡献;最后,结合SHAP和重要性-满意度分析(importance-performance analysis,IPA)以生成优化优先级建议.本文以智能音箱为例,通过实验验证所提情感分析框架的有效性,测试集F1分数达 0.967,AUC达 0.979,显著优于传统方法.因此,本文不仅有助于完善SCPs的情感分析,还为产品功能优化和个性化推荐提供科学依据与实践指导.
关键词：智能互联产品(SCPs)情感挖掘改进的重要性-满意度分析(IPA)双向长短期记忆网络(BiLSTM)概率语言术语集(PLTS)Shapley加性解释(SHAP)
分类号：F274(企业经济)TP391.1(计算技术、计算机技术)
资助基金：云南省基础研究计划资助项目(202501AU070100)云南省教育厅科学研究基金资助项目(2025J0110)昆明理工大学哲学社会科学科研创新团队资助项目(CXTD2023004)云南省哲学社会科学创新团队建设资助项目(2014cx05)
论文发表日期：2025-12-31
在线出版日期：2026-01-16（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 66-76 )
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