Aprendizagem automática aplicada
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Bol
Este estudo apresenta um modelo híbrido que aproveita os pontos fortes do agrupamento K-means e das Máquinas de Vectores de Suporte (SVM) para classificar as avaliações de produtos online. O K-means é utilizado para agrupar as críticas em clusters, reduzindo a complexidade dos dados e melhorando a extração de caraterísticas. Subsequentemente, a SVM é utilizada para classificar os dados agrupados em sentimentos positivos, negativos ou neutros. A abordagem combinada aumenta a precisão da classificação, reduz o custo computacional e lida eficazmente com grandes conjuntos de dados. Os resultados experimentais demonstram que o modelo proposto supera os classificadores autónomos tradicionais em termos de precisão, recuperação e exatidão global.
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Este estudo apresenta um modelo híbrido que aproveita os pontos fortes do agrupamento K-means e das Máquinas de Vectores de Suporte (SVM) para classificar as avaliações de produtos online. O K-means é utilizado para agrupar as críticas em clusters, reduzindo a complexidade dos dados e melhorando a extração de caraterísticas. Subsequentemente, a SVM é utilizada para classificar os dados agrupados em sentimentos positivos, negativos ou neutros. A abordagem combinada aumenta a precisão da classificação, reduz o custo computacional e lida eficazmente com grandes conjuntos de dados. Os resultados experimentais demonstram que o modelo proposto supera os classificadores autónomos tradicionais em termos de precisão, recuperação e exatidão global.
AmazonPages: 204, Paperback, Edicoes Nosso Conhecimento
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