摘要: 用户认知具有主观性、模糊性、进化性及多维性等不确定性特点,难以编码与度量,尤其难以用计算机语言表达。提出以概念外延表达的集合论方法结合模糊数学,把研究用户认知这个复杂对象转换成研究代表用户认知的因素集合;提出用数据驱动的互联网文本挖掘技术获取因素集,采用TF-IDF加权算法结合模糊统计方法求解因素的隶属度,得到用户认知的数学表达;最后以海信智能冰箱项目进行实例论证。论文的主要贡献是对具有不确定性特点的用户认知进行了数学建模及求解,并使用了数据驱动的量化方法对用户认知进行数学表达,为进一步研究提供数学基础。另外,由于用户认知属于典型的不确定性复杂对象,论文所用方法适用于所有复杂对象的建模与求解。