运用TextCNN的零售平台商品分类

• 作者: 刘义 徐雪娇 蒋超
• 来源期刊: 信息与电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 零售商品 TextCNN模型 对比 优化
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 算法语言
• 页码范围: 47-49
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.5
• 语种: 中文

摘要

笔者采用基于卷积神经网络的TextCNN模型,利用多尺寸卷积核的卷积神经网络进行数据特征提取,并对其进行优化来提高零售商品分类准确率.通过爬取京东网站零售商品信息进行实验,并对比基于TF-IDF的传统机器学习模型和使用广泛的LSTM模型,证明了TextCNN模型在商品信息分类上的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐雪娇		2	0	0.0	0.0
2	蒋超		2	0	0.0	0.0
3	刘义		4	1	1.0	1.0