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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于LSGDM-SHAP的产品策略提升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：CN120218979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510361396.0，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权基于LSGDM-SHAP的产品策略提升方法是由王安宁;李莫天;倪申维;张鸽;赵婉晓;张伟佳设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSGDM-SHAP的产品策略提升方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于LSGDM‑SHAP的产品策略提升方法、系统、存储介质和电子设备，涉及自然语言处理技术领域。本发明中，首先采集若干消费者购买目标产品或其竞争品后发表的在线比较评论；其次提取在线比较评论中的属性信息并进行消费者情感分析；再次采用LSGDM方法在不同消费者观点之间寻求共识，以获取最能代表整体观点的产品属性性能表现；接着采用SHAP可解释性方法，获取产品属性重要性；最终在IPA模型框架下将产品属性映射到二维平面，以获取所述目标产品的产品属性提升策略。站在市场竞争的视角上，利用在线比较评论，快速准确地理解消费者需求，帮助企业把握产品提升重点，向企业提供产品提升策略，让企业资源得到有效合理的利用。

本发明授权基于LSGDM-SHAP的产品策略提升方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSGDM-SHAP的产品策略提升方法，其特征在于，包括： 采集若干消费者购买目标产品或其竞争品后发表的在线比较评论；每一所述在线比较评论中均包括目标产品与竞争产品的属性比较信息； 提取所述在线比较评论中的属性信息，以及针对所述属性信息进行消费者情感分析，以获取每一所述在线比较评论中不同产品属性的情感得分； 基于所述情感得分，采用LSGDM方法在不同消费者观点之间寻求共识，以获取最能代表整体观点的产品属性性能表现； 基于所述情感得分以及购买结果，预训练与每一产品属性对应的神经网络模型，采用SHAP可解释性方法计算每一产品属性的Shapley值，并将其与情感得分相乘，以获取不同产品属性对于模型预测的购买结果的贡献值，并作为产品属性重要性； 基于所述产品属性性能表现以及所述产品属性重要性，在IPA模型框架下将产品属性映射到二维平面，以获取所述目标产品的产品属性提升策略； 所述基于所述情感得分，采用LSGDM方法在不同消费者观点之间寻求共识，以获取最能代表整体观点的产品属性性能表现，包括： 采用Kmeans算法将所有的在线比较评论聚类成多个子群体观点，以及计算每一所述子群体观点的综合表达； 通过构建最小化方差目标函数，不断优化每一所述子群体观点的意见权重； 基于每一所述子群体观点的最佳意见权重以及调整后的综合表达，加权评价达到整体决策共识，并作为最能代表整体观点的产品属性性能表现测量结果。

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：230009 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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