Trích xuất ý định người dùng mua hàng trên mạng xã hội sử dụng phương pháp suy luận các mô hình
Nghiên cứu nội dung, các thuộc tính, các thuật toán nhằm giải quyết bài toán phân lớp. Lận văn thực hiện tiến hành thực nghiệm trên bộ dữ liệu là các bài đăng, các bình luận trên Facebook, sử dụng phương pháp lai ghép các mô hình phân lớp: Support Vector Machine (SVM), K –Nearest Neighbors (KNN) và...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Format: | Theses and Dissertations |
| Language: | Vietnamese |
| Published: |
2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/17400 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Institution: | Vietnam National University, Hanoi |
| Language: | Vietnamese |
| Summary: | Nghiên cứu nội dung, các thuộc tính, các thuật toán nhằm giải quyết bài toán phân lớp. Lận văn thực hiện tiến hành thực nghiệm trên bộ dữ liệu là các bài đăng, các bình luận trên Facebook, sử dụng phương pháp lai ghép các mô hình phân lớp: Support Vector Machine (SVM), K –Nearest Neighbors (KNN) và Maximum Entropy (Maxent) mang lại kết quả tốt hơn so với việc chỉ sử dụng một mô hình phân lớp. Kết quả trả về với độ chính xác P là 88,12%, độ hồi tưởng R là 86,37% và độ đo F1 là 87,24%. |
|---|