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[目的/意义] 理解用户需求是企业管理实践中的重要一环, 在线评论作为用户偏好表达的重要渠道, 是企业发现用户需求的重要数据来源. 因此, 如何从在线评论中有效挖掘出用户需求, 是一个重要的研究问题.[方法/过程] 文章构建了一个基于 KANO 模型, 面向在线评论的用户需求分析框架. 首先利用 LDA 主题模型从在线评论中抽取商品属性, 然后基于 BERT 模型标注出不同属性上的评论短句, 并对其进行情感分析, 最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果, 通过 KANO 模型分析用户属性需求. 以手机评论数据为例对模型进行验证.[结果/结论] 将商品属性分为必备属性, 期望属性, 魅力属性与无差异属性四类, 并以可视化结果呈现. 实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息, 为企业提供产品改进策略参考.[局限] 样本数据集有限, 存在不均衡状况.