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若将关联规则挖掘应用于感性设计,必需解决两个问题:一是如何设置合适的参数值(支持度与置信度)进行关联规则挖掘;二是如何从关联规则挖掘所生成的大量关联规则中提炼出真正有用的信息,以指导产品的感性设计。为了解决上述两个问题,提出了一种提炼关联规则的方法:第一步,设定低水平的支持度和置信度的阈值进行关联规则挖掘,以保留尽可能多的有用信息;第二步,从第一步生成的原始关联规则中提炼出优质的关联规则,在这一步中,设计了一系列具体步骤。并通过实例说明了该方法的应用。 相似文献
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为了构建从设计元素到顾客感性的映射知识,引入混合Logit回归的方法到感性设计领域.在处理无序响应变量时,在较好地设置参数分布形式的前提下,相对于常规Logit和常规Probit模型,混合Logit模型具有一定的优越性.在实例部分,利用手机产品感性设计的调查数据,分别建立了常规Logit、常规Probit和混合Logit模型.结果表明,对于所收集的数据,混合Logit模型在拟合优度、灵活性方面最优. 相似文献
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