-
题名移动用户需求获取技术及其应用
被引量:29
- 1
-
-
作者
孟祥武
王凡
史艳翠
张玉洁
-
机构
智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学)
北京邮电大学计算机学院
-
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第3期439-456,共18页
-
基金
国家自然科学基金(60872051)
北京市教育委员会共建项目专项资助
-
文摘
近年来,移动用户需求获取技术已成为移动个性化服务研究领域的热点之一.如何利用移动上下文信息进一步提高移动个性化服务的精确性和实时性,成为移动用户需求获取技术的主要任务.对移动用户需求获取技术研究进展进行综述,并对其关键技术、效用评价、应用实践进行前沿概括、比较和分析,最后,对移动用户需求获取技术有待深入的研究难点和发展趋势进行了展望.
-
关键词
移动个性化服务
移动用户需求获取技术
移动上下文
效用评价
-
Keywords
mobile personalized services
mobile user requirements acquisition techniques
mobile context
evaluation
-
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名面向复杂产品的用户需求获取与分析集成模式的研究
被引量:8
- 2
-
-
作者
荆洪英
张均勇
回丽
陈彦海
-
机构
沈阳航空航天大学机电工程学院
中国人民解放军
-
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2015年第11期227-231,共5页
-
基金
辽宁省教育厅一般项目(L2014057)
航空基金资助项目(2013ZE54026)
校博士启动基金资助项目(13Y1325)
-
文摘
针对目前复杂产品设计前期用户需求获取与分析环节相脱离及缺乏系统的用户需求处理机制等问题,提出了用户需求获取与分析集成模式的研究。通过分析实际复杂产品设计中用户需求信息活动的内在发展规律及后续产品设计各阶段对用户需求信息的要求特征,构建了用户需求获取与分析集成模型。该模型融合了用户需求获取环节中的用户需求来源划分与用户需求获取流程两个关键任务以及用户需求分析环节中的用户需求结构建立与用户需求信息评价两个必要任务,有效地集成了用户需求获取与分析两个不同阶段的信息处理任务,实现了其直接对接。以此模型为整体框架,深入探讨了各个流程中关键任务的实现技术。最后,以振动筛为例获取并分析了用户需求,验证了该集成模式的可行性与有效性。
-
关键词
集成模型
用户需求
用户需求获取
用户需求分析
-
Keywords
Integrated Mode
Customers' Needs
Obtaining of Customers' Needs
Analysis of Customers' Needs
-
分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TH122
[机械工程—机械设计及理论]
-
-
题名程序挖掘的用户需求获取与分解
被引量:3
- 3
-
-
作者
张尧学
窦郁宏
陈松乔
李兴
-
机构
中南大学信息科学与工程学院
清华大学计算机系
-
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2003年第1期1-5,共5页
-
基金
国家教育部重点课题([2000]156)
973资助项目(G1998030409)
-
文摘
随着基于构件的程序挖掘思想[1]的提出,如何正确获取用户需求的描述成为程序挖掘中关键的第一步。本文在分析需求描述在程序挖掘中的特性的基础上,分析需求描述语言的发展,提出一种基于UML的用户需求描述语言,给出其XML描述形式,并结合我们自己定义的通用构件接口,研究需求分解的策略,具体给出需求分解算法、需求分解结果与通用构件接口之间的映射算法等。
-
关键词
程序挖掘
用户需求获取
用户需求描述
CBU
映射算法
分解算法
软件开发
-
Keywords
requirement description
CBU
mapping algorithm
description methodology
-
分类号
TP311.52
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名基于模糊集表达和熵处理的产品用户需求评价
被引量:7
- 4
-
-
作者
单鸿波
李淑霞
-
机构
东华大学机械工程学院
华东理工大学商学院
-
出处
《工程设计学报》
CSCD
北大核心
2005年第6期329-333,共5页
-
基金
东华大学科研基金资助项目(103-10-0044035)
-
文摘
在产品设计早期,对用户需求功能及其重要程度进行分析和获取的成功与否直接关系到产品设计目标特性的质量以及后续产品开发的各个阶段.提出一种基于模糊集表达和熵处理的有效用户需求获取方法.根据用户需求调查结果,建立了用户需求功能抽象的原则,采用模糊矩阵对各用户需求进行表达,并用熵处理的方法简化用户需求模糊矩阵,从而获取用户需求的重要度排序.该方法的显著优点是能够反应用户需求的主观性和模糊性.
-
关键词
用户需求获取
模糊集
熵
-
Keywords
customer requirement retrieval
fuzzy set
entropy
-
分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
-