統(tǒng)計學習（Statistical Learning）是一套使用統(tǒng)計學方法的機器學習理論。如今統(tǒng)計學習已經(jīng)成功并廣泛應用于人工智能、模式識別、數(shù)據(jù)挖掘和模式分類等計算機應用領域。近幾年,國內電子商務網(wǎng)站成交額占國內GDP的比重逐年攀升,電子商務的發(fā)展問題也得到了國家的高度重視。因此如何更全面的評價電子商務網(wǎng)站不僅對電子商務網(wǎng)站經(jīng)營者而且對電子商務的發(fā)展有著極大的指導意義。本文運用統(tǒng)計學習方法對電子商務團購網(wǎng)站及電子商務企業(yè)網(wǎng)站進行評價。本文對電子商務團購網(wǎng)站數(shù)據(jù)使用數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）對可量化指標進行相對效率計算,使用模糊綜合評價法將不可量化指標進行模糊化;使用主成分分析法（PCA）對高維數(shù)據(jù)進行降維,使用基于遺傳算法（GA）參數(shù)尋優(yōu)的支持向量回歸機（SVR）對數(shù)據(jù)進行回歸分析,從而達到對電子商務團購網(wǎng)站的評價目的。本文對100家電子商務企業(yè)網(wǎng)站經(jīng)主成分分析降維后的數(shù)據(jù)使用OPTICS-Plus算法進行聚類;對100家電子商務企業(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)使用局部線性嵌入降維算法（LLE）進行降維,并利用基于密度聚類的快速搜索發(fā)現(xiàn)密度峰值聚類算法（CFSFDP）進行聚類,進而對聚類結果進行評價分析。通... 

【文章來源】：吉林財經(jīng)大學吉林省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

GA 參數(shù)尋優(yōu)結果圖

SVR結果等高線圖

在 LIBSVM1中進行組合方法的模擬分析，可合方法的評價結果（如圖 4.6）。如圖所示，“* 組合方法的評價集，“Ο”代表按覆蓋數(shù) UV 定級的在電子商務團購網(wǎng)站中的評價及結果分析

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于分類學習的去霧后圖像質量評價算法[J]. 南棟,畢篤彥,馬時平,凡遵林,何林遠.  自動化學報. 2016(02)
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[3]基于FOA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的電子商務網(wǎng)站評價研究[J]. 秦艷華.  四川理工學院學報(自然科學版). 2015(06)
[4]基于布谷鳥搜索算法的SVR參數(shù)選擇[J]. 何思露,韓堅華.  華南師范大學學報(自然科學版). 2014(06)
[5]基于統(tǒng)計學習優(yōu)化SIFT的面部遮擋人臉識別[J]. 魏林.  激光雜志. 2014(10)
[6]基于因子分析的電子商務網(wǎng)站評價[J]. 金樂,常聯(lián)偉.  現(xiàn)代商業(yè). 2014(11)
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博士論文
[1]支持向量回歸機及其應用研究[D]. 田英杰.中國農業(yè)大學 2005

碩士論文
[1]基于密度的層次聚類算法研究[D]. 張文開.中國科學技術大學 2015
[2]基于主成分分析法的3G網(wǎng)絡綜合性能評價[D]. 金建華.大連理工大學 2013
[3]電子商務網(wǎng)站評估體系分析及評價[D]. 寧娟.湖南大學 2012



本文編號：2898068