近日，南京林业大学家居与工业设计学院熊先青教授团队在信息科学领域国际权威期刊《Information Processing and Management》（中科院大类一区Top，JCR Q1，ABS 2，CCF B，IF=7.4）在线发表题为《Price-sensitive feature analysis from online reviews using a tiered information extraction framework for product optimization》（基于分层信息抽取框架的在线评论价格敏感特征分析与产品优化研究）的研究论文。该论文聚焦智能家居产品的在线消费者评论挖掘，提出了一套价格敏感的深度学习分析框架，为智能家居与设计驱动的产品优化提供了数据化决策支持。

我校为论文第一完成单位，家居与工业设计学院2023级硕士研究生符思捷为论文第一作者，熊先青教授为通讯作者。

该研究以智能办公桌为代表性案例，构建了融合主题建模、深度学习命名实体识别与价格敏感权重度量的混合分析框架，从电商平台的在线评论中系统揭示了用户关注点随价格分层的演化规律——低价位用户更看重服务与功能可靠性，高价位用户则更聚焦美学品质、工艺细节与交互体验（见图1）。研究将"价格"从传统的控制变量提升为在线评论挖掘中的动态调节变量，为家居企业开展差异化产品设计与精准营销提供了可落地的数据驱动工具，方法论亦可迁移至智能家电、可穿戴设备等价格分层显著的消费品领域。

图1. 产品设计特征模型（Product design feature model）（对应原文Fig. 8）

近年来，学院在家居智能制造与智能家居设计方向，持续推动设计类研究生在交叉学科前沿期刊发表高质量成果。本次发表为设计学科背景的研究生如何借助数据科学方法切入智能家居设计研究、产出高水平学术成果，提供了具有参考价值的研究范式与方法路径。

本研究得到"十四五"国家重点研发计划项目"基于数字化协同的林木产品智能制造关键技术"（项目编号：2023YFD2201500）的资助。

文章链接：https://doi.org/10.1016/j.ipm.2025.104490