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Editore: Edizioni Sapienza M�r 2025, 2025

ISBN 10: 6208796784 ISBN 13: 9786208796785

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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 200 pp. Italienisch. Codice articolo 9786208796785

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Vijayaragavan P.

Editore: Edizioni Sapienza, 2025

ISBN 10: 6208796784 ISBN 13: 9786208796785

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Paperback. Condizione: new. Paperback. 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 complessita 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. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Codice articolo 9786208796785

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Editore: Edizioni Sapienza M�r 2025, 2025

ISBN 10: 6208796784 ISBN 13: 9786208796785

Nuovo Taschenbuch

Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -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 complessit� 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.VDM Verlag, Dudweiler Landstra�e 99, 66123 Saarbr�cken 200 pp. Italienisch. Codice articolo 9786208796785

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