(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 202210916708.6 (22)申请日 2022.08.01 (71)申请人 广东工业大 学 地址 510062 广东省广州市越秀区东 风东 路729号 (72)发明人 赖信君　张朝凯　邹靖凯　 (74)专利代理 机构 广东广信君达律师事务所 44329 专利代理师 廖朗皓 (51)Int.Cl. G06F 40/279(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 16/951(2019.01) G06F 16/9035(2019.01) (54)发明名称 一种汽车智能网联感性需求趋势分析及突 变检测方法 (57)摘要 本发明公开了一种汽车智能网联感性需求 趋势分析及突变检测方法， 包括： 获取用户评论 数据， 构建评论数据集， 训练Bi ‑LSTM神经网络， 计算待分析的时间段内的各条评论情感值； 定义 NSF表示某时间区间内的标准化情感频率值， 计 算待分析时间段内的NSF； 校验NSF值的趋势稳定 性， 若得到 “稳定”结果， 此时视NSF值在所有待分 析的评论发布时间所构成的时间序列上保持稳 定， 则不进行趋势分析； 而对于结果为 “不稳定” 的序列进一步进行趋势检验， 得到上升或下降趋 势的检验结果； 通过多种方法进行待分析的时间 段内的突变分析， 确定可信突变时间。 权利要求书2页 说明书9页 附图1页 CN 115293146 A 2022.11.04 CN 115293146 A 1.一种汽车智能网联感性需求趋势分析及突变 检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取用户评论数据， 构建评论数据集； 将评论数据集划分为训练集与验证集， 对评论数 据集中的用户评论进行数据清洗， 然后进行分词和去停用 词处理； 对分词和去停用 词处理 后的评论进 行关键词提取， 根据不同的主题对提取的关键词分类， 从而构建用户关键词 库； 基于所述用户关键词库中的关键词， 对训练集中的数据通过人工标注的方式， 为每条评论 打上感性 正向、 负向标签； 对评论数据集中的词 汇通过词嵌入操作， 生成相应的词向量； 使用评论数据集训练Bi ‑ LSTM神经网络， Bi ‑LSTM模型输入的是的是评论数据集中的词向量， 输出是情感值； 利用训 练好的Bi ‑LSTM模型计算待分析的时间段内的各 条评论情感值； 定义NSF表示某时间区间内的标准化情感频率值， 通过下式计算待分析时间段内的 NSF： 其中， 表示自营品牌、 竞品品牌的标准化情感值； 表示自营品牌、 竞品品牌包含某设计/配置的第i条评论的情感值， 表示自营品牌、 竞品品牌包 含某设计/配置的评论的数量； 表示自营品牌、 竞品品牌的所有评论中第i条评论 的情感值， 表示自营品牌、 竞品品牌的所有评论的数量； ISF表示评论情感值逆频 率； 校验NSF值的趋势稳定性， 若得到 “稳定”结果， 此时视NSF值在所有待分析的评论发布 时间所构成的时间序列上保持稳定， 则不进行趋势分析； 而对于结果为 “不稳定”的序列进 一步进行趋势检验， 得到上升或下降趋势的检验结果； 通过多种方法进行待分析的时间段内的突变分析， 确定可信突变时间。 2.根据权利要求1所述的汽车智能网联感性需求趋势分析及突变检测方法， 其特征在 于， 所述通过多种方法进行待分析的时间段内的突变分析， 包括： 通过Mann‑Kendall、 Pettitt、 SNHT三种算法综合比较， 判断突变时间点 位置； 现用a、 b、 c分别代表三种算法， Ta、 Tb、 Tc为相应方法求解出的可能突变时间点的集合， 集合的元素用ti,tj,tk,…表示。 tα( α ＝i,j,k …)的出现次数记为βα， 考虑到算法的差异性，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115293146 A 2在这里允许tα有±tγ的误差， 阈值时间tγ根据实际需求自行确定 。 Ta＝{ti,tj,…} Tb＝{tk,tl,…} Tc＝{tm,tn,…} 对于可能突变时间点， 进行 频数统计并最终根据投票机制， 规定T为可信突变时间： T＝{tα|βα≥2} 。 3.根据权利要求1所述的汽车智能网联感性需求趋势分析及突变检测方法， 其特征在 于， 所述校验NSF值的趋势稳定性的方法为ADF检验方法。 4.根据权利要求1所述的汽车智能网联感性需求趋势分析及突变检测方法， 其特征在 于， 所述趋势检验 采用Mann‑Kendall方法。 5.根据权利要求1所述的汽车智能网联感性需求趋势分析及突变检测方法， 其特征在 于， 所述检验结果以及可信突变时间用于向企业 提供发展建议。 6.根据权利要求5所述的汽车智能网联感性需求趋势分析及突变检测方法， 其特征在 于， 所述发展建议包括： 对于某设计/配置， 当NSF值的趋势稳定性分析结果为稳定时， 建议企业可关注业界相 关设计/配置的发展趋势， 以求保持该设计/配置在市场上的竞争力； 对于某设计/配置， 当趋势分析结果为上升时， 可进一步侦测上升过程中的突变时间 点， 该时间点表明用户对自有品牌的该设计/配置满意度较同行业品牌的有明显提升； 建议 生产企业可着力于对该设计/配置进行优化与提升； 对于某设计/配置， 当趋势分析结果为下降时， 通过进一步侦测下降过程中的突变时间 点， 结合评论信息研究在该时间点附近落后于同行 水平的原因。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115293146 A 3