摘要：'互聯網+時代',電子商務已經成為當前最具有發展潛力的商業模式.從事電子商務事業的人數正在不斷的增多,許多人對商品在電子商務平臺中的排名進行了大量的研究,發現商品的排名會直接影響到其銷售的數量.從電子商務平臺中的商品文本信息出發,依次對WF與TFIDF法在文本信息的特征提取方面進行了對比并對NB、RF與SVM三個分類算法進行了對比分析,通過機器學習法對商品排名與文本信息之間的內在聯系進行了考察,發現WF與RF相結合的方法對提升電子商務平臺中的商品排名有著較高的效率.
注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社
