(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210701642.9 (22)申请日 2022.06.20 (71)申请人 广东工业大 学 地址 510006 广东省广州市番禺区小谷围 街道外环西路10 0号广东工业大 学 (72)发明人 成思源　于志刚　谢通　杨雪荣　 (74)专利代理 机构 深圳市创富知识产权代理有 限公司 4 4367 专利代理师 范伟民 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06F 16/951(2019.01) G06F 16/9538(2019.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 16/36(2019.01)G06F 40/216(2020.01) G06F 40/242(2020.01) G06F 40/289(2020.01) (54)发明名称 一种融合可拓学与在线评论的产品需求挖 掘方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种融合可拓学与在线评论 的产品需求挖掘方法及系统， 该方法包括： 获取 产品评论数据集并进行分析， 构建三元组模型； 将三元组模型进行层次划分， 构建物元模型； 基 于SO‑PMI算法对产品评论数据集进行计算和分 析， 构建事元模型； 基于可拓学拓展分析方法对 物元模型和事 元模型进行分析， 得到产品改进需 求。 该系统包括： 三元组构建模块、 物元构建模 块、 事元构建模块和分析模块。 通过使用本发明， 能够实现产品的分层表达和需求挖掘。 本发明作 为一种融合可拓学与在线评论的产品需求挖掘 方法及系统， 可广泛应用于产品需求挖掘领域。 权利要求书2页 说明书13页 附图8页 CN 115063171 A 2022.09.16 CN 115063171 A 1.一种融合可拓学与在线评论的产品需求挖掘方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取产品评论数据集并进行分析， 构建三元组模型； 将三元组模型进行层次划分， 构建物元模型； 基于SO‑PMI算法对产品评论数据集进行计算和分析， 构建事元模型； 基于可拓学拓展分析 方法对物元模型和事元模型进行分析， 得到产品改进需求。 2.根据权利要求1所述一种融合可拓学与在线评论的产品需求挖掘方法， 其特征在于， 所述获取产品评论数据集并进行分析， 构建三元组模型这 一步骤， 具体包括： 利用爬虫工具获取产品在线评论信息； 对产品在线评论信息进行 数据清洗， 得到产品评论数据集； 对产品评论数据集进行分析， 构建三元组模型， 所述三元组模型包括产品对象、 对象特 征和用户观点。 3.根据权利要求1所述一种融合可拓学与在线评论的产品需求挖掘方法， 其特征在于， 所述将三元组模型进行层次划分， 构建物元模型这 一步骤， 具体包括： 基于pyLDA ‑vis交互式可视化库对产品评论数据集进行要素提取， 得到产品要素； 基于产品要素将产品对象按实体层、 功能层和属性层进行划分， 构建二级层次物元模 型； 基于产品要素将实体层按系统、 子系统和特 征结构进行划分， 构建三级层次物元模型。 4.根据权利要求3所述一种融合可拓学与在线评论的产品需求挖掘方法， 其特征在于， 所述二级层次物元模型的公式具体如下： 上式中， OSi表示产品对象， {SSi1,SSi2,...,SSin}表示该产品对象的对象特征集合， {vSi} 表示该产品对象的量 值。 5.根据权利要求3所述一种融合可拓学与在线评论的产品需求挖掘方法， 其特征在于， 所述三级层次物元模型的公式具体如下： 上式中， OTi表示特征结构， {TTi1,TTi2,...,TTin}表示该特征结构的对象特征集合， {vTi} 表示该特征结构的量 值。 6.根据权利要求3所述一种融合可拓学与在线评论的产品需求挖掘方法， 其特征在于， 所述基于pyLDA ‑vis交互式可视化库对产品评论数据集进行要素提取， 得到产品要素这一 步骤， 具体包括： 对产品评论数据集进行分词和去除停用词， 得到简短产品评论数据集； 基于pyLDA ‑vis交互式可视化库对简短产品评论数据集进行提取， 得到主题和词汇之权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115063171 A 2间的关系式； 根据主题和词汇之间的关系式对产品对象进行要素提取， 得到产品要素。 7.根据权利要求1所述一种融合可拓学与在线评论的产品需求挖掘方法， 其特征在于， 所述基于SO ‑PMI算法对产品评论数据集进行计算和分析， 构建事元模型这一步骤， 具体包 括： 基于SO‑PMI算法利用情 感词典对产品评论数据集中的用户观点进行计算， 得到情 感词 关系式； 基于情感词关系式对极性词进行量 化计算， 得到极性词的极性 程度； 对程度副词和否 定词进行 赋值， 得到副词程度值和否 定值； 根据极性词的极性 程度、 副词程度值和否 定值计算每 个句子评价值； 对同层次的每 个句子评价值进行加权求和计算， 得到综合评价 值； 根据综合评价 值对产品对象进行事元分析， 构建事元模型。 8.根据权利要求7所述一种融合可拓学与在线评论的产品需求挖掘方法， 其特征在于， 所述情感词关系式具体如下： 上式中， word1,word2表示两个不同的情感词， P(word1)表示word1在整个产品评论数据 集中出现的概率， P(word2)表示word2在整个产品评论数据集中出现的概率， P(word1, word2)表示word1,word2在整个产品评论数据集中共现的概 率。 9.根据权利要求1所述一种融合可拓学与在线评论的产品需求挖掘方法， 其特征在于， 所述基于可拓学拓展分析方法对物元模型和事 元模型进行分析， 得到产品改进需求这一步 骤， 具体包括： 基于相关网对物元模型进行分析， 得到物元的相关网模型； 根据物元的相关网模型的指引， 基于蕴含系对综合评价值较低的事元模型进行分析， 得到事元的蕴含系模型； 根据事元的蕴含系模型找出产品缺陷原由， 得到产品改进需求。 10.一种融合可拓学与在线评论的产品需求挖掘系统， 其特 征在于， 包括： 三元组构建模块， 用于获取产品评论数据集并进行分析， 构建三元组模型； 物元构建模块， 用于将三元组模型进行层次划分， 构建物元模型； 事元构建模块， 基于SO ‑PMI算法对产品评论数据集进行计算和分析， 构建事元模型； 分析模块， 基于可拓学拓展分析方法对物元模型和事元模型进行分析， 得到产品改进 需求。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115063171 A 3