基于词向量聚类的服装感性评价方法研究

基于词向量聚类的服装感性评价方法研究基于词向量聚类的服装感性评价方法研究摘要：随着数字化时代的到来，电子商务的快速发展，许多消费者开始选择在网上购买服装。然而，由于无法亲身感受到产品的材质、图案和质量

基于词向量聚类的服装感性评价方法研究 基于词向量聚类的服装感性评价方法研究 摘要： 随着数字化时代的到来，电子商务的快速发展，许多消费者开始选 择在网上购买服装。然而，由于无法亲身感受到产品的材质、图案和质 量，消费者对服装的感性评价变得更加困难。本文旨在提出一种基于词 Word2Vec 向量聚类的方法来评估服装的感性特征。首先，利用模型将 文本描述中的单词转化为词向量表示。其次，通过聚类算法将相似的词 向量分组。最后，通过对聚类结果的分析，得出服装的感性特征评价。 实验证明，该方法能够有效地评估服装的感性特征，并为消费者提供购 买决策的参考。 关键词：词向量聚类；感性特征；评价；服装 1. 引言 服装作为人们生活中的必需品，不仅具备实用的功能，还承载了个 体的身份认同和情感表达。因此，在购买服装时，消费者更加注重服装 的感性特征，包括颜色、款式、图案等方面。然而，在网上购买服装 时，消费者无法亲身感受到产品的实际质地和质量，很难做出准确的感 性评价。因此，研究一种基于词向量聚类的方法来评估服装的感性特征 对提高消费者的购买体验和满意度具有重要意义。 2. 相关工作 2.1 词向量表示 词向量是将单词转化为实数向量的一种表示方法，能够捕捉到单词 Word2Vec 的语义信息。是一种常用的词向量模型，通过训练大规模文本 语料库得到每个单词的向量表示。 2.2 聚类算法