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專櫃化妝品推薦2020進入發燒排行的影片

以網路爬蟲及文本情緒分析建構線上美妝商品推薦系統

為了解決專櫃化妝品推薦2020的問題，作者謝瑄容 這樣論述：

網際網路發達的時代，多數消費者會在購買前參考其他消費者的評論，避免選到不適合的商品。疫情期間，美妝消費者更加習慣透過線上各平台來研究美妝品的優缺點，但如此大量的文本評論資料，消費者如何一一閱讀及評比？耗費的時間會不會太多呢？而這些線上資訊真的值得信賴嗎？只看星級評分真的準確嗎？本研究以線上美妝品為例，目標是透過使用心得與電商平台資料，建構一個商品推薦系統。首先，以Python撰寫網路爬蟲程式抓取網頁資訊，其中包含大量的文本評論、星等和產品價格資訊等；並對資料進行預處理，再透過餘弦相似度公式篩選虛假評論，並予以過濾；接著將線上評論和星級評分的資料，利用美妝領域詞典的情緒分析技術計算評論分數；並

透過詞典增強機制提升斷詞準確度及實用性；最終與電商平台的產品資訊加以整合，建構一個精準的且可信賴的美妝產品推薦系統。而消費者可以依據價格、評論分數和商品類別，生成個人化推薦列表。本研究針對暢銷排名前50項的粉底類商品，共蒐集5,702筆消費者使用心得以及2,430筆電商產品資訊。在美妝領域詞典部分，共生成1,315筆詞彙，以提升情緒辨識的準確度。推薦系統準確度初始為81%，藉由詞典增強機制修正詞典後，準確度可提昇至84%。透過此系統可以大量節省消費者搜尋和評估產品的時間及心力成本，亦可協助引導消費者至最合適的電商平台進行購買，不僅提高電子口碑的準確度和可信度，還提升消費者滿意度和服務品質。