基于模糊模型的用户反馈分析框架：提升产品开发决策的可解释性与适应性

针对产品开发中用户反馈数据稀疏性及解释性难题，研究人员提出了一种基于Takagi-Sugeno（TS）模糊模型的动态分析框架。该研究通过改进的TS模糊模型变换技术，结合高阶奇异值分解（HOSVD）和区间网格采样，构建了兼具高解释性与数据适应性的因果规则模型，为开发团队在数据不足阶段提供可视化决策支持，并在数据增长时实现动态优化。

　　

在数字化产品快速迭代的今天，开发团队常面临一个核心矛盾：如何在用户反馈数据不足的早期阶段做出精准决策，同时保证模型在数据增长时持续优化？传统统计方法受限于数据稀疏性和"黑箱"特性，而深度学习模型则因缺乏可解释性难以被非技术团队理解。这种困境在虚拟现实（VR）等新兴技术领域尤为突出——高昂的用户测试成本导致初期数据稀缺，而复杂的用户行为模式又需要直观的因果分析。

为解决这一难题，Széchenyi István大学的研究团队在《Heliyon》发表了一项创新研究，提出基于改进型Takagi-Sugeno（TS）模糊模型的用户反馈分析框架。该研究通过融合模糊逻辑的可解释性与张量分解的降维能力，开发出能适应产品全生命周期的动态建模工具。研究人员采用四阶段技术路线：首先通过区间网格技术处理稀疏数据，将随机分布的数据点投影到可扩展的网格结构；其次利用高阶奇异值分解（HOSVD）提取主成分，平衡模型精度与规则复杂度；再通过凸变换生成符合Rusini分区的模糊隶属函数；最终采用伪逆运算实现模型参数的动态更新。

关键方法学创新
研究团队设计了三步建模流程：在启动阶段（Phase 1），通过80-100名用户的测试数据构建初始模型，未覆盖的输入空间由专家知识补充；在优化阶段（Phase 2），利用数千名用户数据提升模糊集分辨率；在更新阶段（Phase 3），当用户量达百万级时自动调整模型参数。核心技术突破包括：1）用区间网格替代传统矩形网格，适应非均匀数据分布；2）将HOSVD用于规则集可解释性优化而非精度提升；3）开发Close-to-Normal（CNO）凸变换方法，生成具有视觉显着性的隶属函数。

4.2 人口统计学与VR采纳分析
通过构建4（年龄段）×4（数字内容使用量）的模糊规则矩阵，研究发现18-28岁用户在使用11-20个数字内容时VR接受度最高（核心张量值4.12），而过度复杂（>30个内容）会导致体验下降。模型成功捕捉到"数字内容甜蜜点"现象，为精准营销提供量化依据。

4.3 2D与3D环境任务难度评估
分析显示，在"Spaceship"VR环境中，24-29岁用户任务难度评分达峰值7（Likert量表），而简化版"Sublimus"环境评分降低42%。模糊规则揭示环境复杂度与年龄的交互效应，为VR工作空间设计提供分级策略。

4.4 空间临场感建模
对112名用户的导航技能与VR经验分析发现：新手（<200分钟体验）的空间临场感稳定在3.5分（IPQ量表），主要受"新奇效应"驱动；而资深用户则高度依赖导航技能，最优群体（导航分>0.8）临场感达5.2分，证实技能习得对沉浸体验的关键作用。

这项研究的核心价值在于建立了连接用户行为特征与产品指标的"可解释桥梁"。通过视觉化隶属函数和语言化IF-THEN规则，非技术背景的团队成员能直观理解模型逻辑。相比传统方法，该框架在稀疏数据场景下误差降低31%（均方误差0.44 vs. 0.64），且支持动态进化——当数据量从百级增至百万级时，计算复杂度仅线性增长。这种特性使其特别适合敏捷开发环境，为VR设备适配、教育软件优化等领域提供方法论范式。未来研究可探索多模态反馈（如眼动追踪、生理信号）与模糊规则的融合，进一步提升早期预测的准确性。