摘要：基于大数据方法对自然语言用户需求文本进行分析,用TF-IDF方法计算特征词在需求文本中的出现频率,归一化后求得特征词在文本中的权重,用卡方统计量衡量特征词和簇之间的相关性,用k-均值算法和二分k-均值算法对特征集聚类,生成用户需求文本特征树,并映射为需求功能分解树中对应的需求功能,使需求特征语义、结构更加清晰,增强了自动需求规约能力,提高了需求分析效率,使需求规约更加科学、合理、准确.

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