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研究生： 洪儷尹
Hung, Li-Yin
論文名稱： 消費者導向的自行車款推薦系統建構之研究
A Study on the Consumer-Oriented Bicycle Recommendation System
指導教授： 蕭世文
Hsiao, Shih-Wen
學位類別： 碩士
Master
系所名稱： 規劃與設計學院 - 工業設計學系
Department of Industrial Design
論文出版年： 2012
畢業學年度： 100
語文別： 中文
論文頁數： 204
中文關鍵詞： 模糊推薦系統 、模糊綜合評價 、模糊層級分析法 、感性工學 、自行車
外文關鍵詞： Fuzzy Product Recommendation System, Fuzzy Synthetic Evaluation Model, Fuzzy Analytic Hierarchy Process, Kansei Engineering, Bicycle
相關次數： 點閱：194  下載：4 
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    • 　　資訊技術持續地突破，網際網路已成為與消費者互動的平台要角，產品設計者與製造的企業，為因應市場小眾化瞬息萬變的趨勢，其設計、製造策略亦漸趨多元化，消費者往往面對充斥著難以辨識是否切合個人需求與偏好的產品資訊。

    　　本研究以消費者為導向，探討企業官方網站提供給消費者產品資訊服務的設計問題，藉由消費者偏好，以差異度分析找出其所屬消費者族群，經由模糊推論系統以模糊綜合評價推論出其偏好的原始專家產品推薦清單 (A)，以及所屬族群的專家產品推薦清單 (B)，和所屬族群主觀的推薦清單 (C)，依車款逐一比較 (A) 分別與 (B) 和 (C) 的差異度，取與 (A) 差異度較小者，於清單上的車款分數，依分數高低為優先順序，依此方式分析串聯建構產品推薦系統。而提供推薦服務同時，並予相關產業之企業經營者與設計師，有關新產品研發設計之參考資訊與市場趨勢的管道，以形成完整的互動服務系統。

    　　本研究以休閒自行車的成車為案例，建構消費者導向的諮詢式自行車款推薦系統網站，與消費者互動；消費者僅需依其需求偏好，透過語意式下拉清單的使用者輸入界面，填選個人身高、對各項需求屬性的重視程度，包含：舒適性、平穩度、操控性、速度感、可改裝彈性、美感度、使用目的、價位，及含有副選項的偏好項目：使用目的、車架造形風格與預算，即可獲得綜合專家與消費族群雙方的意見；最後以消費者身高適合的車架尺寸調整推薦順序，提供推薦值最高的三款自行車與相關資訊，供消費者選購時消費決策參考，若不滿意則可藉由偏好重視度與副選項的調整，重新取得推薦車款。

    　　As information technology is continuous improved, Internet has become main platform for companies to interact with consumers. Meanwhile, product producers and designers have to face the changes of the mass markets and the trends of niche markets, it is necessary to develop their marketing strategy from static to dynamic. Consumers are difficult to get information they need from massive and chaos product information.

    　　The study focuses on consumer-oriented design thinking. Discuss the product information service issued by enterprise official websites. By analyzing the difference degree between the potential users and consumer clusters (market segmentation), the system can classify the potential users belonging to which consumer cluster. According to the preference of the potential users, and the cluster the users belonging to, the fuzzy inference system of the study is using fuzzy synthetic evaluation method to get (A) the original products recommendation list by experts, (B) the products recommendation list of the cluster by expert, and (C) the subjective opinions by the cluster. To compare the differences between (A) and either (B) or (C) by each product, and to take the minimum one either (B) or (C), the product recommendation list priority is presented by descending order. The intelligent product recommendation system is established by the way explained above, and provides service to users. Meanwhile, the system also provides the corporate operators or designers with the channel to get the current trend from consumers as the reference of new product development. The intelligent product recommendation system is a complete interactive service system.

    　　This study takes leisure bicycle as an example to set up a consultative consumer-oriented bicycle recommendation intelligent system to interact with consumers. As a user, the consumer only needs to input his/her requirements and preferences through the drop-down menu of the user’s input interface. The system would offer the user three most suitable bicycles information as long as the consumer fills in personal height, the importance degree of each consumer’s demand factors: comfort, smooth, handling, speed, flexibility of assemble, shape, purpose, and price, and the semantic vice-preferences-options: purpose, shape style, and mental budgeting. Besides, the consumer can also get the comprehensive recommendation from experts and consumer cluster under the appropriate frame size of the bicycles. If the user is not satisfied with the result, the user can adjust the inputs of interface to get new bicycles recommendation list.

    摘要 ‧i Abstract ‧iii 誌謝 ‧v 表目錄 ‧xii 圖目錄 ‧xiv 第 一 章 緒論　‧1 1.1 研究背景與動機　‧1 1.2 研究目的　‧4 1.3 研究限制　‧6 1.4 研究架構　‧9 第二章 文獻探討 ‧10 2.1 推薦系統 ‧10 2.2 消費決策資訊與市場區隔 ‧13 2.2.1 消費決策資訊 ‧13 2.2.2 市場區隔 ‧14 2.3 Web 2.0 ‧16 2.4 自行車設計研究與產業發展 ‧19 2.4.1 自行車的車款類別 ‧20 2.4.2 自行車的車架造形 ‧21 2.4.3 自行車消費決策考量 ‧22 2.4.4 自行車產品設計相關研究 ‧25 2.4.5 自行車官方網站產品分類架構 ‧28 2.4.6 台灣自行車產業發展 ‧30 第三章 研究方法與架構 ‧33 3.1 感性工學 (Kansei Engineering) ‧37 3.1.1 意象尺度分析 (Image Map) ‧42 3.1.2 語意差異法 (Semantic Differential Method) ‧44 3.2 集群分析(Cluster Analysis) ‧45 3.3 模糊理論(Fuzzy Theory) ‧47 3.3.1 模糊化 (Fuzzification) ‧49 3.3.2 模糊知識庫 (Fuzzy Knowledge Base) ‧51 3.3.3 模糊推論引擎 (Fuzzy Inference) ‧56 3.3.4 解模糊化(Defuzzification) ‧58 3.3.5 模糊德菲法(Fuzzy Delphi Method, FDM) ‧62 3.3.6 模糊層級分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process, FAHP) ‧64 3.3.7 模糊綜合評價模型(Fuzzy Synthetic Evaluation Model) 75 第四章 研究案例與步驟 ‧78 4.1 確定研究主題與產品 ‧81 4.2 資料蒐集與文獻探討 ‧82 4.3 確認產品需求屬性 ‧83 4.4 產品樣本篩選 ‧84 4.5 屬性之專家建議 ‧88 4.5.1 功能屬性 ‧88 4.5.2 目的屬性 ‧91 4.5.3 美感度 ‧93 4.5.4 價位 ‧102 4.6 市場區隔 ‧106 4.6.1 消費者分群 ‧106 4.6.2 消費者族群偏好權重 ‧108 4.6.3 消費者族群對各車款的偏好程度 ‧117 4.7 使用者所屬族群判別 ‧118 4.7.1 定義使用者偏好 ‧119 4.7.2 使用者所屬消費者族群 ‧121 4.8 各車款評價與推薦值 ‧122 4.8.1 使用者偏好之專家模糊綜合評價 ‧122 4.8.2 所屬族群對10台車款的偏好 ‧125 4.9 決定產品推薦順序 ‧127 第五章 自行車款推薦系統建構 ‧130 5.1 系統說明 ‧130 5.1.1 產品推薦系統網站運作流程 ‧131 5.1.2 模糊推論系統運算流程 ‧133 5.2 操作界面 ‧134 5.2.1 首頁 ‧134 5.2.2 輸入端網頁界面 ‧135 5.2.3 推薦系統 ‧136 5.2.4 輸出端網頁界面 ‧142 5.2.5 關於 GetYourBike ‧145 5.3 系統驗證與管理 ‧145 5.3.1 系統驗證與操作說明 ‧145 5.3.2 系統管理 ‧148 第六章 結論與建議 ‧150 6.1 研究結果與貢獻 ‧150 6.2 後續研究建議 ‧151 參考文獻 ‧153 中文部分 ‧153 英文部分 ‧155 電子文獻 ‧157 附錄 ‧159 附錄1：2010、2011美利達生產的休閒自行車 ‧159 附錄2：自行車專家問卷 ‧161 附錄3：第一階段設計專家問卷 ‧175 附錄4：第二階段設計專家問卷 ‧181 附錄5：第一階段使用者問卷 ‧189 附錄6：第二階段使用者問卷 ‧191 附錄7：造形之形容詞語彙明確評價值和排序 ‧203 附錄8：各車款與各形容詞語彙相應的模糊評價矩陣 ‧204 表目錄 表 2-1 WEB2.0的”U.S.E.R.”定義 ‧17 表 2-2 自行車分類表 ‧20 表 2-3 登山車與公路車差異比較 ‧21 表 2-4 自行車架外形類別 ‧22 表 2-5 消費者選購自行車重視項目 ‧23 表 2-6 車架尺寸與身高範圍對照表 ‧25 表 2-7 自行車產品設計相關研究 ‧26 表 2-8 自行車消費者需求屬性研究 ‧26 表 2-9 自行車消費者相關研究 ‧27 表 2-10 台灣自行車產業發展表 ‧31 表 3-1 模糊語意尺度端點對照表 ‧67 表 3-2 隨機指標表 ‧73 表 4-1 自行車產品顧客需求的評判準則 ‧84 表 4-2 篩選後之代表性自行車款 ‧86 表 4-3 專家評判模糊語意尺度表 ‧89 表 4-4 專家對各車款的「舒適性」模糊分數彙整表 ‧90 表 4-5 產品功能屬性的專家模糊評判矩陣 ‧91 表 4-6 車款各項目的模糊評價矩陣 ‧92 表 4-7 感性語彙表(22對) ‧94 表 4-8 造形A之感性語彙權重與解模糊化 ‧95 表 4-9 各造形的感性語彙組以門檻值(α>=5.5)篩選 ‧96 表 4-10 造形A的「堅固的─平實的」的模糊評估值 ‧97 表 4-11 造形A的「堅固的─平實的」專家意見整合 ‧98 表 4-12 造形A各代表性形容詞的模糊成對比較矩陣 ‧98 表 4-13 造形A之形容詞語彙明確評價值和排序 ‧100 表 4-14造形A之代表性形容詞語彙評判矩陣 ‧101 表 4-15 各造形對應之車款與形容詞語彙 ‧101 表 4-16 各車款的「堅固的」模糊評判矩陣 ‧102 表 4-17 車款價格(NT) - 次數分配表 ‧103 表 4-18 價位的最高最低價格區間差 ‧104 表 4-19 模糊點數與價格與價差範圍表 ‧105 表 4-20 車款於各價位下之模糊評判矩陣 ‧105 表 4-21 分群數與其判別函數正確判別率比較表 ‧108 表 4-22 偏好屬性的消費者意見模糊矩陣 ‧109 表 4-23 消費者偏好意見認同矩陣 -「目的合適性」與「舒適度」 ‧110 表 4-24 消費者偏好意見模糊評估值 -「目的合適性」與「舒適度」 ‧110 表 4-25 族群1以SAM整合後的模糊成對比較矩陣 ‧111 表 4-26 需求屬性評估權重表 ‧116 表 4-27 以族群1為例之模糊德菲法彙整 ‧117 表 4-28 四個消費者族群對各樣本車款的總體評價 ‧118 表 4-29 模糊語意尺度與模糊數值對照表 ‧120 表 4-30 定義使用者偏好 ‧120 表 4-31 使用者與各消費族群之偏好權重表 ‧121 表 4-32 使用者與各消費族群偏好之差異度 ‧122 表 4-33 使用者偏好之相應評判矩陣 ‧123 表 4-34 使用者所獲得之各車款專家推薦值 ‧124 表 4-35 族群4對各車款之總體滿意度評價 ‧125 表 4-36 族群4所獲得之各車款專家推薦值 ‧127 表 4-37 依偏好所得之車款推薦順序 ‧129 表 5-1 系統運作流程表 ‧132 表 5-2 車架尺寸身高差對應表 ‧137 表 5-3 樣本車架尺寸相應身高差對應 ‧138 表 5-4 身高對應車架尺寸與隸屬函數對照表 ‧139 表 5-5 身高-車架尺寸隸屬數 ‧140 表 5-6 身高尺寸與推薦尺寸數對照表 ‧141 表 5-7 依身高調整車款推薦順序 ‧142 表 5-8 系統推薦清單與案例人工推算對照表 ‧148 圖目錄 圖 1-1 研究章節組織圖 ‧9 圖 2-1 對不同形態知識工作的組織科技 ‧12 圖 2-2 三類心理模式圖 ‧18 圖 2-3 捷安特產品資訊架構圖(以男性-專業競技車款為例) ‧29 圖 2-4 美利達產品資訊架構圖(以台灣車系-長途旅行車為例) ‧30 圖 3-1 研究方法與流程架構 ‧33 圖 3-2 感性工學資料庫結構圖 ‧40 圖 3-3 消費者導向感性資料評估的組織架構 ‧41 圖 3-4 意象系統方格 ‧42 圖 3-5 機車樣本意象尺度分析圖 ‧43 圖 3-6 模糊系統的基本架構 ‧48 圖 3-7 購買機率的語意變數範圍程度定義示意圖 ‧51 圖 3-8 模糊集合與明確集合示意圖 ‧53 圖 3-9 梯形隸屬函數 ‧54 圖 3-10 三角形隸屬函數 ‧54 圖 3-11 模糊德菲法門檻值示意圖 ‧64 圖 4-1 消費者需求屬性意象尺度分析圖 ‧83 圖 4-2 (跨點-車架幾何)之意象尺度分析 ‧85 圖 4-3 集群分析樹狀圖 ‧87 圖 4-4 消費者偏好集群樹狀圖 ‧107 圖 4-5 族群特性比較 ‧116 圖 4-6 消費者需求屬性與目標問題架構圖 ‧119 圖 4-7 取族群4之需求屬性 ‧126 圖 5-1 網站系統關係 ‧131 圖 5-2 首頁 – GetYourBike ‧135 圖 5-3 語意諮詢形式的偏好輸入頁 ‧136 圖 5-4 確認使用者身高所適之車架尺寸 ‧141 圖 5-5 推薦車款輸出頁 ‧143 圖 5-6 推薦車款即時網路搜尋頁 ‧144 圖 5-7 所有車款頁 ‧144 圖 5-8 關於GetYourBike網站說明 ‧145 圖 5-9 案例使用者偏好輸入畫面 ‧146 圖 5-10 案例使用者獲得推薦車款頁 ‧147 圖 5-11 系統管理登入頁 ‧148 圖 5-12 系統管理之記錄表 ‧149

    中文部分

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    下載圖示 校內：2014-02-02公開
    校外：2017-02-16公開
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