《基于深度学习的产品外观意象情感计算服务平台研究》是一篇探讨如何运用深度学习技术来解决产品设计中情感体验与用户需求匹配问题的研究论文。作者窦金花和覃京燕分别来自天津理工大学和北京科技大学，专注于人机交互、信息设计、人工智能与创新设计等领域。
文章指出，产品外观设计对消费者购买决策的影响日益显著，尤其是情感因素的主观性和产品意象的模糊性使得设计过程充满挑战。传统的研究方法依赖人工标注产品特征，样本量有限，导致设计方案与用户情感需求可能存在偏差。因此，作者提出构建一个基于深度学习的产品外观意象情感计算服务平台，旨在减少不确定性因素，提高设计方案与用户需求的匹配度。
该服务平台的核心是通过深度学习建立产品外观情感数据库和情感计算模型。首先，通过大量数据收集和标注，构建包含各种产品外观特征的情感数据库。然后，利用深度学习算法训练模型，对产品外观进行情感分类和特征识别，实现更精确的情感分析。此外，研究还关注了不同产品类型的外观情感特征权重，探索了特征对情感意象的贡献程度，以便挖掘关键情感特征。
进一步，文章提出了一种面向用户情感需求的产品外观方案检索方法。通过分析用户的情感反馈和偏好，平台能够快速找到符合用户期望的设计方案，从而提升设计服务的人性化程度和效率。这种方法有望简化设计师与用户之间的知识交流，优化产品设计流程。
综上所述，这项研究在人工智能、创新设计和情感计算的交叉领域提供了新的视角。建立这样一个平台将有助于创建高效、人性化的协同设计环境，使得产品外观设计方案更加贴近用户的意象需求。这一研究成果不仅对产品设计实践具有指导意义，也为未来相关领域的研究奠定了理论基础。
