作者：徐雪娇; 蒋超; 刘义零售商品textcnn模型对比优化
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。
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《信息与电脑》（CN：11-2697/TP）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《信息与电脑》致力于打造一个政府及相关职能部门、研究机构、信息化软硬件及解决方案供应商、科技人才共同交流的平台，在内容上既注重信息化前沿科技，又立足现实应用的"虚实协调"策略。
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