Aprendizagem autom�tica aplicada: Um Modelo Eficiente de Classifica��o Baseado em Clustering para Coment�rios de Produtos Online Utilizando M�quinas de Vectores de Suporte e K-means A - Tapa blanda

P, Vijayaragavan

9786208796952: Aprendizagem autom�tica aplicada: Um Modelo Eficiente de Classifica��o Baseado em Clustering para Coment�rios de Produtos Online Utilizando M�quinas de Vectores de Suporte e K-means A

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ISBN 10: 6208796954 ISBN 13: 9786208796952

Editorial: Edicoes Nosso Conhecimento, 2025

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Este estudo apresenta um modelo h�brido que aproveita os pontos fortes do agrupamento K-means e das M�quinas de Vectores de Suporte (SVM) para classificar as avalia��es de produtos online. O K-means � utilizado para agrupar as cr�ticas em clusters, reduzindo a complexidade dos dados e melhorando a extra��o de carater�sticas. Subsequentemente, a SVM � utilizada para classificar os dados agrupados em sentimentos positivos, negativos ou neutros. A abordagem combinada aumenta a precis�o da classifica��o, reduz o custo computacional e lida eficazmente com grandes conjuntos de dados. Os resultados experimentais demonstram que o modelo proposto supera os classificadores aut�nomos tradicionais em termos de precis�o, recupera��o e exatid�o global.

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Editorial: Edicoes Nosso Conhecimento
A�o de publicaci�n: 2025
Idioma: Portugu�s
ISBN 10: 6208796954
ISBN 13: 9786208796952
Encuadernaci�n: Tapa blanda
N�mero de p�ginas: 204
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Paperback. Condici�n: new. Paperback. Este estudo apresenta um modelo hibrido que aproveita os pontos fortes do agrupamento K-means e das Maquinas de Vectores de Suporte (SVM) para classificar as avaliacoes de produtos online. O K-means e utilizado para agrupar as criticas em clusters, reduzindo a complexidade dos dados e melhorando a extracao de carateristicas. Subsequentemente, a SVM e utilizada para classificar os dados agrupados em sentimentos positivos, negativos ou neutros. A abordagem combinada aumenta a precisao da classificacao, reduz o custo computacional e lida eficazmente com grandes conjuntos de dados. Os resultados experimentais demonstram que o modelo proposto supera os classificadores autonomos tradicionais em termos de precisao, recuperacao e exatidao global. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. N� de ref. del art�culo: 9786208796952

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Taschenbuch. Condici�n: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Este estudo apresenta um modelo h�brido que aproveita os pontos fortes do agrupamento K-means e das M�quinas de Vectores de Suporte (SVM) para classificar as avalia��es de produtos online. O K-means � utilizado para agrupar as cr�ticas em clusters, reduzindo a complexidade dos dados e melhorando a extra��o de carater�sticas. Subsequentemente, a SVM � utilizada para classificar os dados agrupados em sentimentos positivos, negativos ou neutros. A abordagem combinada aumenta a precis�o da classifica��o, reduz o custo computacional e lida eficazmente com grandes conjuntos de dados. Os resultados experimentais demonstram que o modelo proposto supera os classificadores aut�nomos tradicionais em termos de precis�o, recupera��o e exatid�o global.VDM Verlag, Dudweiler Landstra�e 99, 66123 Saarbr�cken 204 pp. Portugiesisch. N� de ref. del art�culo: 9786208796952

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