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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于社交媒体大数据的三维客户需求动态挖掘方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116562287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310503902.6，技术领域涉及：G06F40/289；该发明授权基于社交媒体大数据的三维客户需求动态挖掘方法及系统是由赵爽耀;张强;蔡正阳;陈彬彬;唐春华;桂屏屏设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于社交媒体大数据的三维客户需求动态挖掘方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体地说，涉及一种基于社交媒体大数据的三维客户需求动态挖掘方法及系统。该方法具有：S1、数据预处理；S2、构建目标产品的特征词典；S3、获取评论数据中对目标产品每个属性特征的评价倾向数据；S4、建立需求分类模型。该系统用于实现上述方法。本发明能够较佳地通过面向实际生产中的客户需求挖掘，使制造商能够全面考虑客户的关注度、满意度以及产品特征对客户的重要性，为下一代产品的设计和投资提供建议。

本发明授权基于社交媒体大数据的三维客户需求动态挖掘方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于社交媒体大数据的三维客户需求动态挖掘方法，用于对目标产品的客户需求进行分析，具体包括如下步骤： S1、数据预处理 该步骤中，首先获取对目标产品的评论数据，之后获取评论数据中的评论词，之后获取评论词的词向量； S2、构建目标产品的特征词典 该步骤中，特征词典包括多个特征集合，不同的特征集合分别对应目标产品的不同属性特征，每个特征集合均具有至少一个特征词，特征词自评论词中选取，该步骤具体包括： S21、自评论词中提取原始特征词； S22、对原始特征词进行聚类处理，经聚类处理后的每个类别即为一个特征集合； S23、对特征集合进行扩充，加入扩充特征词； S3、获取评论数据中对目标产品每个属性特征的评价倾向数据 该步骤中，根据产品特征词典将评论数据划分为评论子句，每个评论子句有且仅与一个相关的属性特征对应；通过对评论子句的分析，获取评价倾向数据； 其中，所述的根据产品特征词典将评论数据划分为评论子句，基于S1中所获取的评论词进行；将每个相关评论词按照对应单条评论的语句顺序进行排序，对于每个单条评论，逐个地计算每个相关的评论词与每个特征集合的相似度，若该相似度大于设定的特征集合相似度阈值，则在该评论词最近的标点符号处对相关单条评论进行分割，即可获取相应的评论子句；其中，以相关评论词与每个特征集合中的每个特征词的相似度值的最大值或者均值作为每个相关的评论词与每个特征集合的相似度； S4、建立需求分类模型 该步骤中，所建立的需求分类模型包括属性特征的重要度、不同的两代目标产品的属性特征满意度变化率以及不同的两代目标产品的属性特征关注度变化率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学，其通讯地址为：230002 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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