Angewandtes maschinelles Lernen Ein effizientes Clustering-basiertes Klassifizierungsmodell für Online-Produktbewertungen unter Verwendung von Support-Vektor-Maschinen und K-means A
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- Deutsch ausgewählt
79,90 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
28.03.2025
Verlag
Verlag Unser WissenSeitenzahl
208
Maße (L/B/H)
22/15/1,4 cm
Gewicht
328 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
ISBN
978-620-8-79672-3
In dieser Studie wird ein hybrides Modell vorgestellt, das die Stärken von K-means Clustering und Support Vector Machines (SVM) zur Klassifizierung von Online-Produktbewertungen nutzt. K-means wird verwendet, um Bewertungen in Clustern zu gruppieren, wodurch die Datenkomplexität reduziert und die Merkmalsextraktion verbessert wird. Anschließend wird SVM eingesetzt, um die geclusterten Daten in positive, negative oder neutrale Bewertungen zu klassifizieren. Der kombinierte Ansatz verbessert die Klassifizierungsgenauigkeit, reduziert die Rechenkosten und bewältigt effektiv große Datensätze. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene Modell herkömmliche eigenständige Klassifizierungsverfahren in Bezug auf Präzision, Wiedererkennung und Gesamtgenauigkeit übertrifft.
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