用户个性化需求挖掘是产品个性化设计的重要前提，在线评论真实反映了用户的真实需求及对对的产品满意度。本文针对在线评论数据构建了一个用户需求挖掘模型，该模型首先获取关于某产品的评论数据，进行预处理后通过主题-情感模型确定该产品主题属性和相应的主观评论，以及情感极性。在传统LDA 模型中本文将主题-情感模型加入情感字典和最大熵组件，用以区分全局观点词、特征词和特征观点词。最后，加入情感层，将传统的三层LDA 模型扩展成四层，在提取特征词和观点词的同时进行情感极性分析。根据结果可以分析该产品各属性特征需求满足情况，在此基础上，有利于改进制造工艺、产品规格、营销和售后服务模式，形成新的更加个性化的产品，以便更好满足消费者的个性化需求。本文以手机产品为例，验证了模型的实际应用性。