皮革科学与工程

作者：王璐琨, 李运河,

关键词：情感分析, 老人鞋, BERTopic, BERT-TextCNN, 质量功能展开, 质量屋, 鞋类,

目的 探索基于消费者真实反馈的设计优化方法，为老人鞋产品设计提供数据支撑。 方法 以电商平台老人鞋评论为数据源，采用双向编码器表示的主题建模 (Bidirectional Encoder Representations-based Topic，BERTopic) 模型提取主题，结合Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Text Convolutional Neural Network (BERT-TextCNN) 模型量化各主题的情感倾向数值，通过质量功能展开的质量屋构建情感倾向量化、需求优先级排序、技术方案匹配的转化机制，实现情感数据向设计指标的转化。结果 情感分析结果通过质量功能展开质量屋的转化，得出消费者需求优先级排序；再通过计算得出核心改进方向。 结论 验证了文本情感分析在挖掘用户隐性需求方面的有效性，为老人鞋设计提供客观依据，其分析框架也可应用于其他功能鞋类开发。

来源：2026年第2期

《皮革科学与工程》期刊编辑部

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