Librería Samer Atenea
Kálamo Books
Librería Elías (Asturias)
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
Niniejsze badanie przedstawia model hybrydowy, który wykorzystuje mocne strony klasteryzacji K-średnich i maszyn wektorów nośnych (SVM) do klasyfikacji recenzji produktów online. K-średnich służy do grupowania recenzji w klastry, zmniejszając złożoność danych i poprawiając ekstrakcję cech. Następnie SVM jest wykorzystywana do klasyfikowania danych w klastrach na pozytywne, negatywne lub neutralne nastroje. Połączone podejście zwiększa dokładność klasyfikacji, zmniejsza koszty obliczeniowe i skutecznie obsługuje duże zbiory danych. Wyniki eksperymentalne pokazują, że proponowany model przewyższa tradycyjne samodzielne klasyfikatory pod względem precyzji, przywołania i ogólnej dokładności.