本文關鍵詞：基于SVM的電子商務行為的性別判斷

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【摘要】：不同性別的用戶對產品的看法與品位存在著差異,特別是在欣賞與時尚相關的產品上,性別對用戶判斷的影響顯得尤為重要。根據(jù)電子商務中在線商品的瀏覽記錄,采用支持向量機(support vector machines,SVM)對所選取的7個特征建立模型,并進行性別判斷。經過模型分析和訓練,準確率可達79.21%。同時討論了網(wǎng)絡購物與實體店購物的區(qū)別,并對SVM進行了核函數(shù)對比及其它性能的研究,從理論和實際應用上為核函數(shù)的選取和SVM的選用提供參考。
【作者單位】： 山東大學軟件學院;
【關鍵詞】： 支持向量機 電子商務 性別判斷 性能研究
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61272092,61572289) 山東省自然科學基金資助項目(ZR2012FZ004,ZR2015FM002) 山東省科技發(fā)展計劃基金資助項目(2014GGE27178) 國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)項目(2015CB352500) 泰山學者計劃基金資助項目
【分類號】：TP393.09
【正文快照】： 網(wǎng)絡出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/37.1389.N.20160531.1010.006.html0緒論隨著電子商務的興起,人們逐漸參與到網(wǎng)購中來。男女顧客在購物習慣上有所差異,比如男性顧客一般購物時間比較短、購買的商品數(shù)比較少、相對于價格更看重質量;而女性顧客一般將購物當做一

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本文編號：933014