介绍电子商务评论数据爆炸式增长与传统分析方法的局限性，以及天猫平台智能手机评论的典型性与研究价值，强调时间动态性对需求挖掘的重要性。
概述预训练模型（如BERT/GPT）在文本分类与主题建模中的优势，以及时间维度分析在时间序列需求预测与权重机制研究中的应用。
核心内容包括预训练模型+时间加权+LDA的融合框架，创新点在于引入指数衰减时间权重函数和构建BERT-LDA联合模型。
介绍BERT模型原理（掩码语言建模与下一句预测）和GPT的生成式特征提取能力对比。
介绍指数衰减函数设计（公式：w(t)=e−λ(t0−t)）及其对需求优先级的影响。
介绍LDA主题模型原理（结合情感标签的改进）和情感-LDA联合建模框架。
介绍天猫智能手机评论爬取策略（时间戳、评分、文本字段）和数据清洗（去停用词、分词、情感标签标注）。
介绍BERT+LDA联合模型的设计思路（BERT生成动态语义向量 → LDA主题聚类）和时间加权模块的设计（时间衰减系数λ的敏感性分析和权重分配对主题强度的调节机制）。
介绍数据集（天猫某品牌智能手机2022-2023年评论）和基线模型（传统LDA、SnowNLP+Kano模型）。
介绍需求主题提取（如“续航优化”、“快充需求”）和时间权重影响（近3个月评论权重占比45% → 需求响应速度提升案例）。
介绍动态热力图揭示“屏幕刷新率”需求季节性波动和趋势图预警“售后响应慢”问题恶化趋势。
总结时间加权机制使需求识别准确率提升19.3%，BERT-LDA模型在长尾需求挖掘中表现优异。
提出产品迭代（优先响应高权重需求）和动态营销（根据情感热力图调整促销策略）的建议。
讨论研究局限（单一品类验证，跨领域泛化需测试）和未来展望（融合多模态数据，优化实时性）。