智能商品分類系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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摘要：隨著電子商務(wù)的興起，網(wǎng)絡(luò)購物平臺(tái)發(fā)展迅猛，用戶在使用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)購買商品時(shí)如何向用戶提供有效信息，在面對(duì)大量商品信息時(shí)，平臺(tái)如何對(duì)商品進(jìn)行有效的分類是研究熱點(diǎn)問題之一。本文采用基于深度學(xué)習(xí)的文本分類技術(shù)，在對(duì)商品信息文本進(jìn)行清洗、分詞后提取文本特征進(jìn)行有效分類，結(jié)果表明該方法在查準(zhǔn)率、召回率和F1measure方面都有著較好的性能指標(biāo)。（剩余3526字）