[發(fā)明專利]基于用戶需求預(yù)測(cè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)的方法、裝置及設(shè)備

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111098410.0
• 申請(qǐng)日: 2021-09-18
• 公開（公告）號(hào): CN113792147A
• 公開（公告）日: 2021-12-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 宮琳;祝德剛;劉禹軒;莫振沖;黃自峣;牛立卓
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F16/35
• 分類號(hào): G06F16/35;G06F16/36;G06F30/12;G06F40/289
• 代理公司: 北京銀龍知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11243
• 代理人: 廖葉子

1.一種基于用戶需求預(yù)測(cè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)的方法，其特征在于，包括：

在用戶需求數(shù)據(jù)中，提取第一用戶需求要素；

將所述第一用戶需求要素輸入至預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)所述第一用戶需求要素所對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在用戶需求數(shù)據(jù)中，提取第一用戶需求要素，包括：

對(duì)所述用戶需求數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

對(duì)預(yù)處理后的用戶需求數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注；

利用BERT模型，在數(shù)據(jù)標(biāo)注后的用戶需求數(shù)據(jù)中抽取所述第一用戶需求要素。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，對(duì)所述用戶需求數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括：

刪除無效的用戶需求數(shù)據(jù)；

對(duì)未被刪除的用戶需求數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞處理。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，BERT模型的訓(xùn)練過程包括：

獲取第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

將所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入至預(yù)訓(xùn)練的BERT模型，對(duì)預(yù)訓(xùn)練的BERT模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，獲得所述BERT模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練過程包括：

獲取第二用戶需求要素和產(chǎn)品參數(shù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

對(duì)所述第二用戶需求要素進(jìn)行分析，獲得用戶需求數(shù)據(jù)集；

基于隨機(jī)森林算法，在所述產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中，提取與所述用戶需求數(shù)據(jù)集相關(guān)的預(yù)設(shè)數(shù)量的特征參數(shù)，并計(jì)算各個(gè)所述特征參數(shù)的第一權(quán)重；

根據(jù)所述特征參數(shù)和所述第一權(quán)重，利用邏輯回歸算法對(duì)與訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得所述預(yù)測(cè)模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，獲取第二用戶需求要素，包括：

獲取用戶需求訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

對(duì)所述用戶需求訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理；

對(duì)預(yù)處理后的所述用戶需求訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注；

將數(shù)據(jù)標(biāo)注后的用戶需求訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入至訓(xùn)練好的BERT模型，抽取所述第二用戶需求要素。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，對(duì)所述第二用戶需求要素進(jìn)行分析，獲得用戶需求數(shù)據(jù)集，包括：

利用詞頻逆向文件頻率TF-IDF算法計(jì)算表征所述用戶需求要素的重要性的TF-IDF；

利用隱含狄利克雷分布LDA算法生成所述用戶需求要素對(duì)應(yīng)的文本主題；

對(duì)所述文本主題進(jìn)行層級(jí)劃分；

根據(jù)所述層級(jí)劃分后的文本主題和所述TF-IDF，獲取所述用戶需求數(shù)據(jù)集。

8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據(jù)所述用戶需求數(shù)據(jù)集，構(gòu)建用戶需求圖譜；

顯示所述用戶需求圖譜。

9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，基于隨機(jī)森林算法，在所述產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中，提取與所述用戶需求數(shù)據(jù)集相關(guān)的預(yù)設(shè)數(shù)量的特征參數(shù)，并計(jì)算各個(gè)所述特征參數(shù)的第一權(quán)重，包括：

基于隨機(jī)森林算法，計(jì)算所述產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)訓(xùn)練集中各產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)的第二權(quán)重；

按照預(yù)設(shè)比例，刪除所述產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)中，第二權(quán)重較小的產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)；

循環(huán)執(zhí)行基于所述隨機(jī)森林函數(shù)，計(jì)算未被刪除的產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)的第三權(quán)重，并按照所述預(yù)設(shè)比例，刪除所述第三權(quán)重較小的產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)；

在未被刪除的產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)的數(shù)量達(dá)到所述預(yù)設(shè)數(shù)量的情況下，確定未被刪除的產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)為所述特征參數(shù)，且所述未被刪除的產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)的權(quán)重為所述第一權(quán)重。

10.一種基于用戶需求預(yù)測(cè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)的裝置，其特征在于，包括：

提取模塊，用于在用戶需求數(shù)據(jù)中，提取第一用戶需求要素；

預(yù)測(cè)模塊，用于將所述第一用戶需求要素輸入至預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)所述第一用戶需求要素所對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)。