發(fā)布時間：2018-08-05 10:40

【摘要】："互聯(lián)網(wǎng)+時代",電子商務(wù)已經(jīng)成為當前最具有發(fā)展?jié)摿Φ纳虡I(yè)模式.從事電子商務(wù)事業(yè)的人數(shù)正在不斷的增多,許多人對商品在電子商務(wù)平臺中的排名進行了大量的研究,發(fā)現(xiàn)商品的排名會直接影響到其銷售的數(shù)量.從電子商務(wù)平臺中的商品文本信息出發(fā),依次對WF與TFIDF法在文本信息的特征提取方面進行了對比并對NB、RF與SVM三個分類算法進行了對比分析,通過機器學習法對商品排名與文本信息之間的內(nèi)在聯(lián)系進行了考察,發(fā)現(xiàn)WF與RF相結(jié)合的方法對提升電子商務(wù)平臺中的商品排名有著較高的效率.
[Abstract]:Internet era, e-commerce has become the most potential business model. The number of people engaged in e-commerce is increasing, many people have done a lot of research on the ranking of goods in e-commerce platform, and found that the ranking of goods will directly affect the quantity of their sales. Starting from the commodity text information in the electronic commerce platform, this paper compares WF and TFIDF in the feature extraction of text information, and compares the three classification algorithms of NBRF and SVM. This paper investigates the internal relationship between product ranking and text information by means of machine learning. It is found that the combination of WF and RF has a high efficiency in improving the ranking of goods in electronic commerce platform.
【作者單位】： 武進開放大學;
【分類號】：F724.6

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本文編號：2165549