基于SVM的电子商务行为的性别判断

发布时间：2017-09-28 01:21

  本文关键词：基于SVM的电子商务行为的性别判断

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【摘要】：不同性别的用户对产品的看法与品位存在着差异,特别是在欣赏与时尚相关的产品上,性别对用户判断的影响显得尤为重要。根据电子商务中在线商品的浏览记录,采用支持向量机(support vector machines,SVM)对所选取的7个特征建立模型,并进行性别判断。经过模型分析和训练,准确率可达79.21%。同时讨论了网络购物与实体店购物的区别,并对SVM进行了核函数对比及其它性能的研究,从理论和实际应用上为核函数的选取和SVM的选用提供参考。
【作者单位】： 山东大学软件学院;
【关键词】： 支持向量机 电子商务 性别判断 性能研究
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61272092,61572289) 山东省自然科学基金资助项目(ZR2012FZ004,ZR2015FM002) 山东省科技发展计划基金资助项目(2014GGE27178) 国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2015CB352500) 泰山学者计划基金资助项目
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/37.1389.N.20160531.1010.006.html0绪论随着电子商务的兴起,人们逐渐参与到网购中来。男女顾客在购物习惯上有所差异,比如男性顾客一般购物时间比较短、购买的商品数比较少、相对于价格更看重质量;而女性顾客一般将购物当做一

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本文编号：933014