本發(fā)明涉及汽車工程技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分方法和裝置。

背景技術(shù)：

隨著汽車工程技術(shù)的發(fā)展，汽車在國內(nèi)的人均保有量持續(xù)增加。在新車型的研發(fā)過程中，前期需要進(jìn)行市場調(diào)研。

但是，汽車的目標(biāo)用戶和研發(fā)技術(shù)人員之間，由于專業(yè)度的不同，溝通效率不高，用戶需求不能很好地轉(zhuǎn)化為技術(shù)語言。同時，工程技術(shù)指標(biāo)中的性能參數(shù)會有矛盾沖突，例如，當(dāng)一項性能參數(shù)的值增大，會對另一項性能參數(shù)的值產(chǎn)生影響。在整車設(shè)計過程中，對車型的性能參數(shù)進(jìn)行評分的效果不佳，且受技術(shù)人員的主觀判斷的影響較大，穩(wěn)定性差。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問題之一。

為此，本發(fā)明的一個目的在于提出一種基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分方法，能夠有效提升汽車工程技術(shù)領(lǐng)域中產(chǎn)品評分的客觀性和可參考性，提升評分效果。

本發(fā)明的另一個目的在于提出一種基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分裝置。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明第一方面實施例提出的基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分方法，包括：確定待評分產(chǎn)品的多個性能參數(shù)，并確定對所述待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分的多個評分項；基于所述多個性能參數(shù)和所述多個評分項生成模糊轉(zhuǎn)化模型，并確定所述模糊轉(zhuǎn)化模型對應(yīng)的評分模型；基于蟻群算法從所述待評分產(chǎn)品的多個技術(shù)目標(biāo)值確定出每個性能參數(shù)的目標(biāo)值；根據(jù)所述每個性能參數(shù)的目標(biāo)值及所述評分模型對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分。

本發(fā)明第一方面實施例提出的基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分方法，通過確定待評分產(chǎn)品的多個性能參數(shù)，并確定對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分的多個評分項，基于多個性能參數(shù)和多個評分項生成模糊轉(zhuǎn)化模型，并確定模糊轉(zhuǎn)化模型對應(yīng)的評分模型，基于蟻群算法從待評分產(chǎn)品的多個技術(shù)目標(biāo)值確定出每個性能參數(shù)的目標(biāo)值，以及根據(jù)每個性能參數(shù)的目標(biāo)值及評分模型對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分，能夠有效提升汽車工程技術(shù)領(lǐng)域中產(chǎn)品評分的客觀性和可參考性，提升評分效果。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明第二方面實施例提出的基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分裝置，包括：第一確定模塊，用于確定待評分產(chǎn)品的多個性能參數(shù)，并確定對所述待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分的多個評分項；生成模塊，用于基于所述多個性能參數(shù)和所述多個評分項生成模糊轉(zhuǎn)化模型，并確定所述模糊轉(zhuǎn)化模型對應(yīng)的評分模型；第二確定模塊，用于基于蟻群算法從所述待評分產(chǎn)品的多個技術(shù)目標(biāo)值確定出每個性能參數(shù)的目標(biāo)值；評分模塊，用于根據(jù)所述每個性能參數(shù)的目標(biāo)值及所述評分模型對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分。

本發(fā)明第二方面實施例提出的基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分裝置，通過確定待評分產(chǎn)品的多個性能參數(shù)，并確定對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分的多個評分項，基于多個性能參數(shù)和多個評分項生成模糊轉(zhuǎn)化模型，并確定模糊轉(zhuǎn)化模型對應(yīng)的評分模型，并基于蟻群算法從待評分產(chǎn)品的多個技術(shù)目標(biāo)值確定出每個性能參數(shù)的目標(biāo)值，以及根據(jù)每個性能參數(shù)的目標(biāo)值及評分模型對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分，能夠有效提升汽車工程技術(shù)領(lǐng)域中產(chǎn)品評分的客觀性和可參考性，提升評分效果。

本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。

附圖說明

本發(fā)明上述的和/或附加的方面和優(yōu)點從下面結(jié)合附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中：

圖1是本發(fā)明一實施例提出的基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分方法的流程示意圖；

圖2是本發(fā)明另一實施例提出的基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分方法的流程示意圖；

圖3是本發(fā)明一實施例提出的基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4是本發(fā)明另一實施例提出的基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標(biāo)號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。相反，本發(fā)明的實施例包括落入所附加權(quán)利要求書的精神和內(nèi)涵范圍內(nèi)的所有變化、修改和等同物。

圖1是本發(fā)明一實施例提出的基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分方法的流程示意圖。

本實施例以該基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分方法被配置為基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分裝置中來舉例說明。

進(jìn)一步地，該基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分裝置可以設(shè)置在電子設(shè)備中。

其中，電子設(shè)備例如為個人電腦(personalcomputer，pc)，云端設(shè)備或者移動設(shè)備，移動設(shè)備例如智能手機(jī)，或者平板電腦等。

需要說明的是，本發(fā)明實施例的執(zhí)行主體，在硬件上可以例如為電子設(shè)備中的中央處理器(centralprocessingunit，cpu)，在軟件上可以例如為電子設(shè)備中的基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分類的應(yīng)用程序，對此不作限制。

參見圖1，該方法包括：

s11：確定待評分產(chǎn)品的多個性能參數(shù)，并確定對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分的多個評分項。

其中，待評分產(chǎn)品可以例如為，汽車工程技術(shù)領(lǐng)域中的產(chǎn)品，具體例如為，汽車，或者，也可以用于其它產(chǎn)品，對此不作限制。

本發(fā)明實施例以該基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分方法應(yīng)用于汽車中進(jìn)行示例。

其中，性能參數(shù)可以例如為車輛中的工程性能參數(shù)，具體可以例如為，制動性能相關(guān)的工程性能參數(shù)、操控性能相關(guān)的工程性能參數(shù)，或者動力性能相關(guān)的工程性能參數(shù)，對此不作限制。

評分項可以具體為用于表征用戶對汽車的滿意度性能指標(biāo)項，具體可以例如為，車型喜好、外觀造型設(shè)計、舒適度、安全性感知度、空調(diào)及信息娛樂系統(tǒng)等的滿意度，對此不作限制。

在本發(fā)明的實施例中，可以預(yù)先設(shè)置一些評分項，以基于該評分項建立模糊轉(zhuǎn)化模型，量化了用戶的滿意度性能指標(biāo)項，提升產(chǎn)品評分的客觀性和可參考性。

可選地，在本發(fā)明的實施例中，可以對所采集到的評分參考數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計，確定待評分產(chǎn)品的多個性能參數(shù)，并確定對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分的多個評分項。

其中，評分參考數(shù)據(jù)可以包括用戶的特征數(shù)據(jù)和購買行為特征數(shù)據(jù)，該用戶的特征數(shù)據(jù)和購買行為特征數(shù)據(jù)可以被稱為客戶聲音voc。

例如，評分參考數(shù)據(jù)可以是由用戶通過填寫問卷調(diào)查表的形式獲取的。

通過采集客戶聲音voc，并基于所采集到的評分參考數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計，使得汽車的最終用戶高效地參與市場調(diào)研，能夠保障用戶的需求較好地轉(zhuǎn)化為技術(shù)語言。

s12：基于多個性能參數(shù)和多個評分項生成模糊轉(zhuǎn)化模型，并確定模糊轉(zhuǎn)化模型對應(yīng)的評分模型。

在本發(fā)明的實施例中，模糊轉(zhuǎn)化模型可以是基于模糊關(guān)系矩陣建立的，其中，模糊關(guān)系矩陣中的元素，可以用于表征每個性能參數(shù)與評分項之間的相關(guān)性。

在本發(fā)明的實施例中，模糊轉(zhuǎn)化模型可以與對應(yīng)的評分模型呈線性相關(guān)性，能夠有效保障基于模糊轉(zhuǎn)化模型進(jìn)行評分的可參考性。s13：基于蟻群算法從待評分產(chǎn)品的多個技術(shù)目標(biāo)值確定出每個性能參數(shù)的目標(biāo)值。

可以理解的是，工程技術(shù)指標(biāo)中的性能參數(shù)會有矛盾沖突，例如，當(dāng)一項性能參數(shù)的值增大，會對另一項性能參數(shù)的值產(chǎn)生影響，因此，在本發(fā)明的實施例中，可以在模糊轉(zhuǎn)化模型的基礎(chǔ)上，基于蟻群算法從待評分產(chǎn)品的多個技術(shù)目標(biāo)值確定出每個性能參數(shù)的目標(biāo)值，其中，多個性能參數(shù)的目標(biāo)值的組合，表征在該組合下，待評分產(chǎn)品的性能最佳。s14：根據(jù)每個性能參數(shù)的目標(biāo)值及模糊轉(zhuǎn)化模型對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分。

在本發(fā)明的實施例中，可以將s13中獲取到的每個性能參數(shù)的目標(biāo)值，代入s12中建立的評分模型中，確定出對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分的評分結(jié)果，實現(xiàn)簡便，且精準(zhǔn)度高。

本實施例中，通過確定待評分產(chǎn)品的多個性能參數(shù)，并確定對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分的多個評分項，基于多個性能參數(shù)和多個評分項生成模糊轉(zhuǎn)化模型，并確定模糊轉(zhuǎn)化模型對應(yīng)的評分模型，基于蟻群算法從待評分產(chǎn)品的多個技術(shù)目標(biāo)值確定出每個性能參數(shù)的目標(biāo)值，以及根據(jù)每個性能參數(shù)的目標(biāo)值及評分模型對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分，能夠有效提升汽車工程技術(shù)領(lǐng)域中產(chǎn)品評分的客觀性和可參考性，提升評分效果。

圖2是本發(fā)明另一實施例提出的基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分方法的流程示意圖。

參見圖2，該方法包括：

s21：確定多個專業(yè)，及多個能力等級。

在新車型的研發(fā)過程中，前期需要進(jìn)行市場調(diào)研，由于汽車的目標(biāo)用戶和研發(fā)技術(shù)人員之間，由于專業(yè)度的不同，溝通效率不高，用戶需求不能很好地轉(zhuǎn)化為技術(shù)語言。

因此，在本發(fā)明的實施例中，可以預(yù)先確定待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分的技術(shù)人員所屬的專業(yè)，該專業(yè)的個數(shù)可以是至少一個，以及預(yù)先確定技術(shù)人員的能力等級，其中，該能力等級可以是根據(jù)技術(shù)人員的業(yè)務(wù)能力預(yù)先評定的。

s22：根據(jù)技術(shù)人員的歷史評分?jǐn)?shù)據(jù)，對每個專業(yè)設(shè)置對應(yīng)的專業(yè)權(quán)重系數(shù)，以及對每個能力等級設(shè)置對應(yīng)的能力權(quán)重系數(shù)。

在本發(fā)明的實施例中，歷史評分?jǐn)?shù)據(jù)可以例如為，相關(guān)技術(shù)中，技術(shù)人員對多個評分項進(jìn)行評分的數(shù)據(jù)，對此不作限制。

在本發(fā)明的實施例中，通過對每個專業(yè)設(shè)置對應(yīng)的專業(yè)權(quán)重系數(shù)，以及對每個能力等級設(shè)置對應(yīng)的能力權(quán)重系數(shù)，使得汽車研發(fā)的技術(shù)人員高效地參與市場調(diào)研，提升評分效果。

例如，專業(yè)權(quán)重系數(shù)可以用q表示，能力權(quán)重系數(shù)可以用k表示。

s23：對所采集到的評分參考數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計，確定待評分產(chǎn)品的多個性能參數(shù)，并確定對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分的多個評分項。

其中，性能參數(shù)可以例如為車輛中的工程性能參數(shù)，具體可以例如為，制動性能相關(guān)的工程性能參數(shù)、操控性能相關(guān)的工程性能參數(shù)，或者動力性能相關(guān)的工程性能參數(shù)，對此不作限制。

在本發(fā)明的實施例中，多個性能參數(shù)可以是根據(jù)j.d.power數(shù)據(jù)庫中的apeal指標(biāo)以客戶角度進(jìn)行分解得到的，可參考性高。

評分項可以具體為用于表征用戶對汽車的滿意度性能指標(biāo)項，具體可以例如為，車型喜好、外觀造型設(shè)計、舒適度、安全性感知度、空調(diào)及信息娛樂系統(tǒng)等的滿意度，對此不作限制。

其中，評分參考數(shù)據(jù)可以包括用戶的特征數(shù)據(jù)和購買行為特征數(shù)據(jù)，該用戶的特征數(shù)據(jù)和購買行為特征數(shù)據(jù)可以被稱為客戶聲音voc。

用戶的特征數(shù)據(jù)可以例如為，人口學(xué)統(tǒng)計特征、社會學(xué)統(tǒng)計特征、經(jīng)濟(jì)學(xué)統(tǒng)計特征，以及汽車消費特征等，對此不作限制。

其中，人口學(xué)統(tǒng)計特征可以例如為用戶的性別、年齡等。

社會學(xué)統(tǒng)計特征可以例如為用戶的學(xué)歷、婚姻狀況、戶籍所在區(qū)域等。

經(jīng)濟(jì)學(xué)統(tǒng)計特征可以例如為用戶的職業(yè)、家庭收入等。

汽車消費特征可以例如為用戶的購車類型、駕駛經(jīng)驗、信息獲取渠道等。

購買行為特征數(shù)據(jù)可以例如為，購車動機(jī)、品牌選擇驅(qū)動因素、購車對比車型，以及購買考慮因素等，對此不作限制。

其中，購車動機(jī)可以例如為家庭日常生活、上下班代步、業(yè)務(wù)需要等。

品牌選擇驅(qū)動因素可以例如為自主品牌，合資品牌，外資品牌等。

購買考慮因素可以例如為品牌、產(chǎn)品、價格、售后服務(wù)等。

進(jìn)一步地，評分參考數(shù)據(jù)可以是由用戶通過填寫問卷調(diào)查表的形式獲取的。

進(jìn)一步地，在本發(fā)明的實施例中，還可以通過多種方式采集評分參考數(shù)據(jù)(客戶聲音voc)，例如，不僅僅通過引導(dǎo)用戶填寫問卷調(diào)查表，還可以采用從用戶角度靜態(tài)評價和動態(tài)評價的方式采集評分參考數(shù)據(jù)(客戶聲音voc)，數(shù)據(jù)采集范圍廣泛，通過采集客戶聲音voc，并基于所采集到的評分參考數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計，使得汽車的最終用戶高效地參與市場調(diào)研，能夠保障用戶的需求較好地轉(zhuǎn)化為技術(shù)語言。

例如，可以采用集合表示多個性能參數(shù)，即，u＝[u1,u2,...,up]，其中，up表示第p個性能參數(shù)，下標(biāo)p表示性能參數(shù)的索引，可以采用集合表示多個評分項，即，v＝[v1,v2,...,vm]，其中，vm表示第m個評分項，下標(biāo)m表示評分項的索引。

s24：基于多個性能參數(shù)和多個評分項建立模糊關(guān)系矩陣。

例如，基于多個性能參數(shù)u＝[u1,u2,...,up]和多個評分項v＝[v1,v2,...,vm]，可以建立模糊關(guān)系矩陣，即：

其中，模糊關(guān)系矩陣r中的元素rpm，可以用于表征性能參數(shù)p與評分項m之間的相關(guān)性。

在本發(fā)明的實施例中，在建立模糊關(guān)系矩陣之后，可以進(jìn)一步確定模糊關(guān)系矩陣r中的元素rpm的值，詳見下述步驟。

s25：根據(jù)對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分的技術(shù)人員所屬專業(yè)對應(yīng)的專業(yè)權(quán)重系數(shù)、以及技術(shù)人員所屬能力等級對應(yīng)的能力權(quán)重系數(shù)確定模糊關(guān)系矩陣中每個元素的值。

在新車型的研發(fā)過程中，前期需要進(jìn)行市場調(diào)研，由于汽車的目標(biāo)用戶和研發(fā)技術(shù)人員之間，由于專業(yè)度的不同，溝通效率不高，用戶需求不能很好地轉(zhuǎn)化為技術(shù)語言。

因此，在本發(fā)明的實施例中，可以預(yù)先根據(jù)歷史評分?jǐn)?shù)據(jù)確定待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分的技術(shù)人員對模糊關(guān)系矩陣r中的元素rpm進(jìn)行評分的相關(guān)性評分矩陣x，其中，

其中，相關(guān)性評分矩陣x中的元素xpm，可以用于表征技術(shù)人員對性能參數(shù)p與評分項m之間的相關(guān)性的評分值。

例如，專業(yè)權(quán)重系數(shù)可以用q表示，能力權(quán)重系數(shù)可以用k表示。

進(jìn)一步地，根據(jù)技術(shù)人員所屬專業(yè)對應(yīng)的專業(yè)權(quán)重系數(shù)、以及技術(shù)人員所屬能力等級對應(yīng)的能力權(quán)重系數(shù)確定模糊關(guān)系矩陣中每個元素的值，即通過采用公式確定模糊關(guān)系矩陣中每個元素的值。

s26：根據(jù)每個元素的值、及多個性能參數(shù)和多個評分項生成模糊轉(zhuǎn)化模型，并確定模糊轉(zhuǎn)化模型對應(yīng)的評分模型。

在本發(fā)明的實施例中，可以預(yù)先確定誤差風(fēng)險評價系數(shù)l，該誤差風(fēng)險評價系數(shù)l可以用于表征對每個評分項進(jìn)行評分的誤差值，具體可以是根據(jù)實際經(jīng)驗值所確定的，對此不作限制。

進(jìn)一步地，通過建模得到的模糊關(guān)系矩陣r，以及誤差風(fēng)險評價系數(shù)l，根據(jù)以下公式確定模糊轉(zhuǎn)化模型u＝gv，其中：

其中，k＝1,2,...,λ，λ表示技術(shù)人員的人數(shù)，g表示模糊轉(zhuǎn)化模型中根據(jù)模糊關(guān)系矩陣r確定的模糊轉(zhuǎn)化系數(shù)。

基于模糊轉(zhuǎn)化模型建立得到對應(yīng)的評分模型可以例如為：

b＝αu+βv；

其中，b為評分模型，由上述u＝gv推導(dǎo)得代入b＝αu+βv；得到α和β分別為根據(jù)實驗確定的權(quán)重系數(shù)。

通過不僅僅使汽車的最終用戶高效地參與市場調(diào)研，還使汽車研發(fā)的技術(shù)人員高效地參與市場調(diào)研，且將對每個評分項進(jìn)行評分的誤差值納入考量的范疇，進(jìn)一步有效提升汽車工程技術(shù)領(lǐng)域中產(chǎn)品評分的客觀性和可參考性，提升評分效果。

s27：基于蟻群算法從待評分產(chǎn)品的多個技術(shù)目標(biāo)值確定出每個性能參數(shù)的目標(biāo)值。

可以理解的是，工程技術(shù)指標(biāo)中的性能參數(shù)會有矛盾沖突，例如，當(dāng)一項性能參數(shù)的值增大，會對另一項性能參數(shù)的值產(chǎn)生影響，因此，在本發(fā)明的實施例中，可以在模糊轉(zhuǎn)化模型的基礎(chǔ)上，基于蟻群算法從待評分產(chǎn)品的多個技術(shù)目標(biāo)值確定出每個性能參數(shù)的目標(biāo)值，其中，多個性能參數(shù)的目標(biāo)值的組合，表征在該組合下，待評分產(chǎn)品的性能最佳。

其中，蟻群算法是一種用來在圖中尋找優(yōu)化路徑的機(jī)率型算法。

作為一種示例，基于蟻群算法從待評分產(chǎn)品的多個技術(shù)目標(biāo)值確定出每個性能參數(shù)的目標(biāo)值的步驟可以參考如下：

1、將汽車研發(fā)中多個子系統(tǒng)對應(yīng)的多個技術(shù)目標(biāo)值離散化為標(biāo)稱值序列，并將標(biāo)稱值序列中的每個值映射到蟻群算法的構(gòu)造圖中。

2、初始化每個蟻群節(jié)點的信息素為τ0，初始化n只螞蟻用于搜索最優(yōu)的目標(biāo)值的組合，并設(shè)置循環(huán)次數(shù)g＝1。

3、通過配置每只螞蟻，根據(jù)蟻群節(jié)點上的信息素大小依次為每個子系統(tǒng)選取一個標(biāo)稱值，從而形成一條路徑，其中，在選取過程中，信息素越大的蟻群節(jié)點被選取的概率較高，反之越小。

4、當(dāng)n只螞蟻構(gòu)造完路徑之后，將每條路徑的技術(shù)目標(biāo)值代入模糊轉(zhuǎn)化模型中求解，計算得到的值最大時，對應(yīng)的路徑最佳。

5、更新蟻群節(jié)點的信息素，對于較優(yōu)的預(yù)設(shè)個數(shù)條的路徑上的蟻群節(jié)點的信息素進(jìn)行加強(qiáng)，對其余路徑上蟻群節(jié)點的信息素進(jìn)行減弱。

6、對基于蟻群算法所選擇的歷史最佳路徑進(jìn)行局部更新。

7、g＝g+1，若g>gmax，其中，gmax為迭代次數(shù)閾值，，則結(jié)束蟻群算法的迭代過程，并輸出最優(yōu)的技術(shù)目標(biāo)值取值并作為性能參數(shù)的目標(biāo)值；否則，返回步驟3，持續(xù)迭代。

s28：根據(jù)每個性能參數(shù)的目標(biāo)值及評分模型對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分。

在本發(fā)明的實施例中，可以將s27中獲取到的每個性能參數(shù)的目標(biāo)值，即，u＝[u1,u2,...,up]中每個元素的目標(biāo)值，代入s26中建立的評分模型中，確定出對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分的評分結(jié)果，實現(xiàn)簡便，且精準(zhǔn)度高。

本實施例中，通過對每個專業(yè)設(shè)置對應(yīng)的專業(yè)權(quán)重系數(shù)，以及對每個能力等級設(shè)置對應(yīng)的能力權(quán)重系數(shù)，使得汽車研發(fā)的技術(shù)人員高效地參與市場調(diào)研，提升評分效果。多個性能參數(shù)可以是根據(jù)j.d.power數(shù)據(jù)庫中的apeal指標(biāo)以客戶角度進(jìn)行分解得到的，可參考性高。通過采集客戶聲音voc，并基于所采集到的評分參考數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計，使得汽車的最終用戶高效地參與市場調(diào)研，能夠保障用戶的需求較好地轉(zhuǎn)化為技術(shù)語言。通過不僅僅使汽車的最終用戶高效地參與市場調(diào)研，還使汽車研發(fā)的技術(shù)人員高效地參與市場調(diào)研，且將對每個評分項進(jìn)行評分的誤差值納入考量的范疇，進(jìn)一步有效提升汽車工程技術(shù)領(lǐng)域中產(chǎn)品評分的客觀性和可參考性，提升評分效果。通過確定待評分產(chǎn)品的多個性能參數(shù)，并確定對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分的多個評分項，基于多個性能參數(shù)和多個評分項生成模糊轉(zhuǎn)化模型，并確定模糊轉(zhuǎn)化模型對應(yīng)的評分模型，基于蟻群算法從待評分產(chǎn)品的多個技術(shù)目標(biāo)值確定出每個性能參數(shù)的目標(biāo)值，以及根據(jù)每個性能參數(shù)的目標(biāo)值及評分模型對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分，能夠有效提升汽車工程技術(shù)領(lǐng)域中產(chǎn)品評分的客觀性和可參考性，提升評分效果。

圖3是本發(fā)明一實施例提出的基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

參見圖3，該裝置300包括：第一確定模塊301、生成模塊302、第二確定模塊303，以及評分模塊304，其中，

第一確定模塊301，用于確定待評分產(chǎn)品的多個性能參數(shù)，并確定對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分的多個評分項。

可選地，第一確定模塊301具體用于：對所采集到的評分參考數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計，確定待評分產(chǎn)品的多個性能參數(shù)，并確定對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分的多個評分項。

可選地，評分參考數(shù)據(jù)包括用戶的特征數(shù)據(jù)和購買行為特征數(shù)據(jù)。

生成模塊302，用于基于多個性能參數(shù)和多個評分項生成模糊轉(zhuǎn)化模型，并確定模糊轉(zhuǎn)化模型對應(yīng)的評分模型。

可選地，一些實施例中，參見圖4，生成模塊302，包括：

建立子模塊3021，用于基于多個性能參數(shù)和多個評分項建立模糊關(guān)系矩陣。

確定子模塊3022，用于根據(jù)對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分的技術(shù)人員所屬專業(yè)對應(yīng)的專業(yè)權(quán)重系數(shù)、以及技術(shù)人員所屬能力等級對應(yīng)的能力權(quán)重系數(shù)確定模糊關(guān)系矩陣中每個元素的值。

生成子模塊3023，用于根據(jù)每個元素的值、及多個性能參數(shù)和多個評分項生成模糊轉(zhuǎn)化模型。

第二確定模塊303，用于基于蟻群算法從待評分產(chǎn)品的多個技術(shù)目標(biāo)值確定出每個性能參數(shù)的目標(biāo)值。

評分模塊304，用于根據(jù)每個性能參數(shù)的目標(biāo)值及評分模型對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分。

可選地，一些實施例中，參見圖4，該裝置300還包括：

第三確定模塊305，用于確定多個專業(yè)，及多個能力等級。

設(shè)置模塊306，用于根據(jù)技術(shù)人員的歷史評分?jǐn)?shù)據(jù)，對每個專業(yè)設(shè)置對應(yīng)的專業(yè)權(quán)重系數(shù)，以及對每個能力等級設(shè)置對應(yīng)的能力權(quán)重系數(shù)。

需要說明的是，前述圖1-圖2實施例中對基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分方法實施例的解釋說明也適用于該實施例的基于客戶聲音voc的產(chǎn)品評分裝置300，其實現(xiàn)原理類似，此處不再贅述。

本實施例中，通過確定待評分產(chǎn)品的多個性能參數(shù)，并確定對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分的多個評分項，基于多個性能參數(shù)和多個評分項生成模糊轉(zhuǎn)化模型，并確定模糊轉(zhuǎn)化模型對應(yīng)的評分模型，并基于蟻群算法從待評分產(chǎn)品的多個技術(shù)目標(biāo)值確定出每個性能參數(shù)的目標(biāo)值，以及根據(jù)每個性能參數(shù)的目標(biāo)值及評分模型對待評分產(chǎn)品進(jìn)行評分，能夠有效提升汽車工程技術(shù)領(lǐng)域中產(chǎn)品評分的客觀性和可參考性，提升評分效果。

需要說明的是，在本發(fā)明的描述中，術(shù)語“第一”、“第二”等僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性。此外，在本發(fā)明的描述中，除非另有說明，“多個”的含義是兩個或兩個以上。

流程圖中或在此以其他方式描述的任何過程或方法描述可以被理解為，表示包括一個或更多個用于實現(xiàn)特定邏輯功能或過程的步驟的可執(zhí)行指令的代碼的模塊、片段或部分，并且本發(fā)明的優(yōu)選實施方式的范圍包括另外的實現(xiàn)，其中可以不按所示出或討論的順序，包括根據(jù)所涉及的功能按基本同時的方式或按相反的順序，來執(zhí)行功能，這應(yīng)被本發(fā)明的實施例所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員所理解。

應(yīng)當(dāng)理解，本發(fā)明的各部分可以用硬件、軟件、固件或它們的組合來實現(xiàn)。在上述實施方式中，多個步驟或方法可以用存儲在存儲器中且由合適的指令執(zhí)行系統(tǒng)執(zhí)行的軟件或固件來實現(xiàn)。例如，如果用硬件來實現(xiàn)，和在另一實施方式中一樣，可用本領(lǐng)域公知的下列技術(shù)中的任一項或他們的組合來實現(xiàn)：具有用于對數(shù)據(jù)信號實現(xiàn)邏輯功能的邏輯門電路的離散邏輯電路，具有合適的組合邏輯門電路的專用集成電路，可編程門陣列(pga)，現(xiàn)場可編程門陣列(fpga)等。

本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法攜帶的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件完成，所述的程序可以存儲于一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時，包括方法實施例的步驟之一或其組合。

此外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理模塊中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能模塊的形式實現(xiàn)。所述集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，也可以存儲在一個計算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)中。

上述提到的存儲介質(zhì)可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等。

在本說明書的描述中，參考術(shù)語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點包含于本發(fā)明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術(shù)語的示意性表述不一定指的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點可以在任何的一個或多個實施例或示例中以合適的方式結(jié)合。

盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對上述實施例進(jìn)行變化、修改、替換和變型。