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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于用户需求预测产品设计参数的方法、装置及设备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：CN113792147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202111098410.0，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于用户需求预测产品设计参数的方法、装置及设备是由宫琳;祝德刚;刘禹轩;莫振冲;黄自峣;牛立卓设计研发完成，并于2021-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户需求预测产品设计参数的方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于用户需求预测产品设计参数的方法、装置及设备，涉及自然语言处理技术领域，所述方法包括：在用户需求数据中，提取第一用户需求要素；将所述第一用户需求要素输入至预测模型，预测所述第一用户需求要素所对应的产品设计参数。本申请的方案解决现有技术中产品设计过程对人为参与的过度依赖的问题。

本发明授权基于用户需求预测产品设计参数的方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于用户需求预测产品设计参数的方法，其特征在于，包括： 在用户需求数据中，提取第一用户需求要素； 将所述第一用户需求要素输入至预测模型，预测所述第一用户需求要素所对应的产品设计参数； 其中，所述预测模型为基于逻辑回归算法进行训练得到的模型，所述预测模型的训练过程包括： 获取第二用户需求要素和产品设计参数训练数据集； 对所述第二用户需求要素进行分析，获得用户需求数据集； 基于随机森林算法，在所述产品设计参数训练数据集中，提取与所述用户需求数据集相关的预设数量的特征参数，并计算各个所述特征参数的第一权重； 根据所述特征参数和所述第一权重，利用逻辑回归算法对预训练的预测模型进行训练，获得所述预测模型； 其中，对所述第二用户需求要素进行分析，获得用户需求数据集，包括： 利用词频逆向文件频率TF-IDF算法计算表征所述第二用户需求要素的重要性的TF-IDF； 利用隐含狄利克雷分布LDA算法生成所述第二用户需求要素对应的文本主题； 对所述文本主题进行层级划分； 根据所述层级划分后的文本主题和所述TF-IDF，获取层次分明、重要程度分型的所述用户需求数据集； 其中，基于随机森林算法，在所述产品设计参数训练数据集中，提取与所述用户需求数据集相关的预设数量的特征参数，并计算各个所述特征参数的第一权重，包括： 基于随机森林算法，计算所述产品设计参数训练集中各产品设计参数的第二权重； 按照预设比例，删除所述产品设计参数中，第二权重较小的产品设计参数； 循环执行基于所述随机森林算法，计算未被删除的产品设计参数的第三权重，并按照所述预设比例，删除所述第三权重较小的产品设计参数； 在未被删除的产品设计参数的数量达到所述预设数量的情况下，确定未被删除的产品设计参数为所述特征参数，且所述未被删除的产品设计参数的权重为所述第一权重。

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