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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Paperback. Condición: new. Paperback. In dieser Studie wird ein hybrides Modell vorgestellt, das die Staerken 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 Datenkomplexitaet 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 bewaeltigt effektiv grosse Datensaetze. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene Modell herkoemmliche eigenstaendige Klassifizierungsverfahren in Bezug auf Praezision, Wiedererkennung und Gesamtgenauigkeit uebertrifft. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9786208796723
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware -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.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 208 pp. Deutsch. Nº de ref. del artículo: 9786208796723
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Taschenbuch. Condición: Neu. Angewandtes maschinelles Lernen | Ein effizientes Clustering-basiertes Klassifizierungsmodell für Online-Produktbewertungen unter Verwendung von Support-Vektor-Maschinen und K-means A | Vijayaragavan P | Taschenbuch | 208 S. | Deutsch | 2025 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786208796723 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu. Nº de ref. del artículo: 131888570
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