基于情感驱动的香水网络社区检测
社会与信息网络
2026-02-09 v2 信息检索
摘要
网络分析正越来越多地应用于多个领域，包括香水行业，其中将香水表示为节点，将用户共享偏好作为香水网络中的边。社区检测可揭示相似香水的聚类，为洞察消费者偏好、提升推荐系统并指导精准营销策略提供信息。本研究旨在应用于社区检测技术，将用户喜欢的香水分组，以实现更好的推荐。我们从波斯零售平台“Atrafshan”上的用户评论构建了二分图网络，节点代表用户和香水，边由积极评论形成。该网络被转化为香水共偏好网络，将同一用户喜欢的香水相互连接。通过应用社区检测算法，我们基于共享偏好识别了社区，增进对香水市场用户情感的理解。为提高情感分析效果，我们集成了表情符号和用户投票系统以提高准确性。与其波斯语对应版本一致的表情符号捕捉了评论的情感基调，而用户对香味、持久度和喷雾性的评分则细化了情感分类。边权重通过将邻接值与用户评分按60:40的比例组合来调整，既反映了连接强度，也反映了用户偏好。这些改进导致检测到的社区模块性提高，结果使香水分组更加准确。本研究 pioneers 在香水网络中应用社区检测，为洞察消费者偏好提供了新视角。我们在情感分析和边权重优化方面的进展，为优化香水行业的产品推荐和营销策略提供了可操作性见解。
引用
@article{arxiv.2410.19177,
title = {Sentiment-Driven Community Detection in a Network of Perfume Preferences},
author = {Kamand Kalashi and Sajjad Saed and Babak Teimourpour},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.19177},
year = {2026}
}