This study presents a hybrid model that leverages the strengths of K-means clustering and Support Vector Machines (SVM) for classifying online product reviews. K-means is used to group reviews into clusters, reducing data complexity and improving feature extraction. Subsequently, SVM is employed to classify the clustered data into positive, negative, or neutral sentiments. The combined approach enhances classification accuracy, reduces computational cost, and effectively handles large datasets. Experimental results demonstrate that the proposed model outperforms traditional standalone classifiers in terms of precision, recall, and overall accuracy.
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Dr. P. Vijayaragavan is a distinguished academician with over 17+ years of experience in teaching undergraduate and postgraduate engineering courses. He currently serves as a professor in the Department of Nxt Gen Computing, Saveetha Institute of Medical and Technical Science (SIMATS), Chennai, TN, India.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Applied Machine Learning | An Efficient Clustering Based Classification Model for OnlineProduct Reviews Using Support Vector Machines and K-means A | Vijayaragavan P | Taschenbuch | Englisch | 2025 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786208432119 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. Bestandsnummer des Verkäufers 131816901
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This study presents a hybrid model that leverages the strengths of K-means clustering and Support Vector Machines (SVM) for classifying online product reviews. K-means is used to group reviews into clusters, reducing data complexity and improving feature extraction. Subsequently, SVM is employed to classify the clustered data into positive, negative, or neutral sentiments. The combined approach enhances classification accuracy, reduces computational cost, and effectively handles large datasets. Experimental results demonstrate that the proposed model outperforms traditional standalone classifiers in terms of precision, recall, and overall accuracy.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 172 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786208432119
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