【摘 要】
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电子商务产品的评论信息对于电子商务产品质量舆情监测具有极大的参考价值.针对集成学习算法在高维度下分类精度降低的不足之处,提出了一种IG-RS-SVM（Information Gain-Random
【机 构】
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中国计量学院信息工程学院,杭州市质量技术监督检测院
【基金项目】
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国家自然科学基金重大专项项目(No.61027005)
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电子商务产品的评论信息对于电子商务产品质量舆情监测具有极大的参考价值.针对集成学习算法在高维度下分类精度降低的不足之处,提出了一种IG-RS-SVM（Information Gain-Random Subspace-Support Vector Machine）算法.以Random Subspace集成学习算法为基础,以支持向量机算法为基学习器.引入了信息增益特征选择算法.通过对特征空间中每个特征的信息增益值进行排序,剔除无价值的特征,降低RS集成算法生成的特征子空间的维度,从而提高了SVM分类算法的效率
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