【摘 要】
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针对电商行业竞争对手识别准确率偏低的问题,提出了一种改进的支持向量机(SVM)算法来优化识别过程。该算法基于Mercer定理融合间隔因素逐步修正核函数,以提高分类器的泛化能
【机 构】
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武汉理工大学理学院,武汉大学计算机学院
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针对电商行业竞争对手识别准确率偏低的问题,提出了一种改进的支持向量机(SVM)算法来优化识别过程。该算法基于Mercer定理融合间隔因素逐步修正核函数,以提高分类器的泛化能力。以ebay平台接口抽取的Lising数据为研究对象,在满足Mercer定理的前提下对核函数进行保形变换;然后,结合核函数的黎曼几何分析,融合间隔因素改进核函数以构成新的分类器;最后,利用参数寻优算法确定实例中的参数模型并进行测试。与余弦向量相似度算法及SVM算法的实验结果相比,本文提出的方法识别竞争对手的准确度分别提高了10.2%和3.8%。
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