摘要：'互聯(lián)網(wǎng)+時代',電子商務(wù)已經(jīng)成為當(dāng)前最具有發(fā)展?jié)摿Φ纳虡I(yè)模式.從事電子商務(wù)事業(yè)的人數(shù)正在不斷的增多,許多人對商品在電子商務(wù)平臺中的排名進行了大量的研究,發(fā)現(xiàn)商品的排名會直接影響到其銷售的數(shù)量.從電子商務(wù)平臺中的商品文本信息出發(fā),依次對WF與TFIDF法在文本信息的特征提取方面進行了對比并對NB、RF與SVM三個分類算法進行了對比分析,通過機器學(xué)習(xí)法對商品排名與文本信息之間的內(nèi)在聯(lián)系進行了考察,發(fā)現(xiàn)WF與RF相結(jié)合的方法對提升電子商務(wù)平臺中的商品排名有著較高的效率.
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