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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种基于大语言模型的电商需求分析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：CN120146954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510227676.2，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于大语言模型的电商需求分析方法是由郭兆晓;冯娟;江勇设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的电商需求分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于大语言模型的电商需求分析方法和系统，通过分析用户生成内容UGC来优化产品特性和市场策略。该方法包括：首先，从电商平台采集商品评论和用户问答等UGC数据。然后，利用大语言模型对这些数据进行深度分析，提取产品属性和情感信息，并转化为结构化数据。接着，生成市场层面的双重重要度矩阵，评估产品属性在购买决策和购买后满意度影响的重要性。进一步，针对商家产品，计算属性的实际表现值，生成产品层面的双重重要度‑表现矩阵，以识别优化需求。最终，通过可视化展示分析结果，并生成报告，为商家提供市场洞察和决策支持。该方法帮助商家精准定位产品优化方向，提升市场竞争力。

本发明授权一种基于大语言模型的电商需求分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的电商需求分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据采集：从电商平台上采集商家自有产品及目标竞品的用户生成内容UGC，包括商品评论数据和用户问答数据； S2、数据处理与分析：利用大语言模型对采集到的用户生成内容进行处理和分析，提取其中的产品属性及其情感信息，并将提取的信息转化为结构化数据； S3、市场层面的双重重要度矩阵生成：基于提取的结构化数据，分别计算各产品属性的购买前关注度和购买后重要度，并结合所述关注度与重要度生成市场层面的双重重要度矩阵，用于评估不同产品属性在消费者购买决策和满意度中的相对重要性； S4、产品层面的双重重要度-表现矩阵生成：结合市场层面的双重重要度矩阵，针对商家自有产品，计算各产品属性的实际表现值，并生成产品层面的双重重要度-表现矩阵，用于识别需要优化的产品特征； S5、结果呈现与报告生成：将生成的双重重要度矩阵和双重重要度-表现矩阵通过可视化方式呈现，并生成分析报告，为商家提供市场洞察和产品优化决策支持。

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清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518071 广东省深圳市南山区桃源街道丽水路2279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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