当下,世界处于大变局时代,全球产业结构正面临深度调整,创新已然成为了这个时代的主题。从企业的视角来看,产品创新能力是企业核心竞争力的体现。当下,企业进行产品创新设计或优化的重要依据是用户需求。传统的用户需求研究数据一般来源于问卷调研表、访谈数据或用户交易数据。但这些数据存在抽样偏差、数据量小、难获取等缺点,借助网络大数据进行产品创新成了更适宜的选择。因此本文提出基于用户生成内容（UGC）进行产品的设计优化。本文的研究内容主要包括以下几个方面:（1）文献综述与理论基础。基于研究涉及的内容以及方法,从在线评论有用性研究现状、产品特征词的提取、基于产品特征的情感分析、基于在线评论的需求挖掘、KANO模型和QFD/TRIZ集成理论六个方面进行文献综述研究。（2）构建产品特征词与情感词词组提取模型。首先,基于产品参数资料和用户生成内容,提取产品特征词,构建产品特征词库,并在知网情感词典、大连理工情感词汇本体的基础上提取用户生成内容中的情感词,构建情感词库;其次,研究算法区分出有用的用户生成内容,并构建产品特征词与情感词词组提取模型。（3）构建产品设计优化模型。首先,基于提取出的词组,进行情感量化分析,再结合KANO模型对用户需求进行识别与分类;其次,基于用户需求,结合QFD/TRIZ集成理论,构建产品设计优化模型。本文基于华为MATE30系列手机的用户生成内容进行了实例分析,验证了文中提出方法的可行性,研究结果如下:（1）构建了产品特征词库和情感词库,获得产品特征词458个,情感词23816个,其中正向情感词11869个,负向情感词11947个。（2）通过对四种经典分类算法的分类效果综合比较,基于随机森林算法,构建了用户生成内容的有用性分类模型。（3）通过运用分句、依存句法分析等技术,结合产品特征词情感词词组提取规则,提取出了产品特征词与情感词词组。（4）基于用户情感分析与量化结果,结合KANO模型,得到产品用户需求重要度列表,发现用户对手机产品的屏幕、系统、续航3项特征最为关注。（5）基于QFD/TRIZ集成理论,针对手机产品的“屏幕”、“系统”2项特征,提出了优化方案。本文以用户生成内容（UGC）为数据来源,运用文本挖掘技术对用户需求进行挖掘,有效规避了传统方法所存在的片面性、真实性存疑等缺点,在当今大数据时代更具经济性、准确性与时效性。此外,通过文本挖掘技术与QFD/TRIZ集成理论的组合运用,提出产品优化方案,为企业能够基于用户实时需求进行产品创新设计或优化提供了一种思路,有助于企业与用户建立良好的互动,增强用户满意度,提高市场竞争力。