시장 세분화는 산업 시장 또는 기업 간 거래(B2B) 시장의 복잡한 상황에서 마케팅 전략을 개선하고 자원을 효과적으로 배분하기 위해 필요한 도전적 과제이다. 대부분의 전통적 방법은 산업 시장의 금융 거래로부터 생성되는 방대하고 복잡하며 난해한 데이터를 처리하기 위한 포괄적이고 상세한 지침을 제공하지 못했다. 또한 이들은 기업이 여러 시장 세그먼트에 동시에 속할 수 있는 세그먼트 간 중첩의 성격을 종종 간과한다. 금융 거래 네트워크(FTNs)는 각각 기업과 거래를 나타내는 노드와 엣지로 그래프로 표현될 수 있다. 산업 시장 분석을 위해 네트워크 분석 연구가 제한된 수로 활용되었으나, 이러한 시도들은 거래 건수, 거래 규모, 거래의 방향, 기업별 속성과 같은 금융 거래의 중요한 특징을 포착하지 못했다. 본 연구에서는 기업의 속성뿐만 아니라 금융 다중 거래를 모두 활용하는 산업 시장 세분화를 위한 새로운 방법을 제안한다. 그래프 기반 생성 확률 모델을 통합함으로써, 금융 거래 데이터 내의 복잡하고 중첩되는 관계를 규명하고 이해할 수 있음을 보인다. 이후 제안한 방법을 실제 데이터셋에 적용한다. 그 결과, 제안한 방법은 거래형 산업 시장(B2B) 네트워크에서의 군집화(clustering) 및 커뮤니티 탐지(community detection)와 같은 네트워크 분석의 기존 방법들보다 우수함을 보여준다.

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