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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于用户评论数据的产品优化方法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：CN117273149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202311331650.X，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于用户评论数据的产品优化方法是由石振宇;余海燕;谢昊飞;邓兴媛设计研发完成，并于2023-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户评论数据的产品优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于移动健康技术领域，具体涉及一种基于用户评论数据的产品优化方法，包括：获取可穿戴智能产品评论数据，对评论数据进行预处理，得到产品数据信息；对产品数据信息进行分析，得到产品质量影响因素；采用贝叶斯因果推断模型对产品质量影响因素进行因果关系特征提取，得到后验概率跟踪图；根据后验概率跟踪图生成因果关系图，并计算因果效应；根据因果效应对可穿戴智能产品进行改进优化；本发明采用贝叶斯因果推断方法分析产品各因素间的因果关系，从得出的后验概率跟踪图中确定因果关系是否稳定，确定影响用户体验的因素，根据因果推断得出的结果对产品改进。

本发明授权一种基于用户评论数据的产品优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于用户评论数据的产品优化方法，其特征在于，包括： S1、获取可穿戴智能产品的评论数据； S2、对评论数据进行预处理，得到产品数据信息； S3、对产品数据信息进行分析，得到产品质量影响因素； S4、采用贝叶斯因果推断模型对产品质量影响因素进行因果关系特征提取，得到后验概率跟踪图；具体包括： 步骤1、定义高斯有向图模型，根据产品质量影响因素构建初始高斯有向图D＝V,E，其中V为高斯有向图的节点，E为高斯有向图的边； 步骤2、获取与节点V相关联的实值随机变量的集合X1,……,Xq，其中X1,……,Xq满足零均值高斯DAG模型； 步骤3、将随机变量集合输入到结构方程模型中，得到结构方程表达式： 其中，为零均值分布； 步骤4、将结构方程转化为似然函数； 步骤5、确定高斯有向图的先验参数，根据先验参数采用似然函数对高斯有向图的边进行验证，得到边际似然值； 步骤6、采用MCMC算法对高斯有向图模型的参数进行采样； 步骤7、根据采样的参数值计算后验分布，并计算后验分布的期望值和最大后验估计值； 步骤8、验证采样的质量和参数估计的稳定性，并输出后验概率图； S5、确定后验概率跟踪图中的因果关系是否稳定，若不稳定，调整贝叶斯因果推断模型中的参数，并返回步骤S4；若稳定，则执行步骤S6； S6、根据后验概率跟踪图生成因果关系图，并计算因果效应； S7、根据因果效应对可穿戴智能产品进行改进优化。

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