Apprendimento automatico applicato
Un modello di classificazione efficiente basato sul clustering per le recensioni di prodotti online utilizzando macchine vettoriali di supporto e K-means
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Questo studio presenta un modello ibrido che sfrutta i punti di forza del clustering K-means e delle macchine vettoriali di supporto (SVM) per classificare le recensioni di prodotti online. K-means viene utilizzato per raggruppare le recensioni in cluster, riducendo la complessità dei dati e migliorando l'estrazione delle caratteristiche. Successivamente, si ricorre a SVM per classificare i dati raggruppati in sentimenti positivi, negativi o neutri. L'approccio combinato migliora l'accuratezza della classificazione, riduce il costo computazionale e gestisce efficacemente grandi insiemi di dat...
Questo studio presenta un modello ibrido che sfrutta i punti di forza del clustering K-means e delle macchine vettoriali di supporto (SVM) per classificare le recensioni di prodotti online. K-means viene utilizzato per raggruppare le recensioni in cluster, riducendo la complessità dei dati e migliorando l'estrazione delle caratteristiche. Successivamente, si ricorre a SVM per classificare i dati raggruppati in sentimenti positivi, negativi o neutri. L'approccio combinato migliora l'accuratezza della classificazione, riduce il costo computazionale e gestisce efficacemente grandi insiemi di dati. I risultati sperimentali dimostrano che il modello proposto supera i classificatori tradizionali indipendenti in termini di precisione, richiamo e accuratezza complessiva.
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