基于机器学习的电子商务平台产品排名研究

发布时间：2018-08-05 10:40

【摘要】："互联网+时代",电子商务已经成为当前最具有发展潜力的商业模式.从事电子商务事业的人数正在不断的增多,许多人对商品在电子商务平台中的排名进行了大量的研究,发现商品的排名会直接影响到其销售的数量.从电子商务平台中的商品文本信息出发,依次对WF与TFIDF法在文本信息的特征提取方面进行了对比并对NB、RF与SVM三个分类算法进行了对比分析,通过机器学习法对商品排名与文本信息之间的内在联系进行了考察,发现WF与RF相结合的方法对提升电子商务平台中的商品排名有着较高的效率.
[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.
【作者单位】： 武进开放大学;
【分类号】：F724.6

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本文编号：2165549