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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利一种汽车智能网联感性需求趋势分析及突变检测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：CN115293146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210916708.6，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权一种汽车智能网联感性需求趋势分析及突变检测方法是由赖信君;张朝凯;邹靖凯设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汽车智能网联感性需求趋势分析及突变检测方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种汽车智能网联感性需求趋势分析及突变检测方法在权利要求书中公布了：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；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的出现次数记为βα，α＝i,j,k…，考虑到算法的差异性，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}。

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