摘要：'互联网+时代',电子商务已经成为当前最具有发展潜力的商业模式.从事电子商务事业的人数正在不断的增多,许多人对商品在电子商务平台中的排名进行了大量的研究,发现商品的排名会直接影响到其销售的数量.从电子商务平台中的商品文本信息出发,依次对WF与TFIDF法在文本信息的特征提取方面进行了对比并对NB、RF与SVM三个分类算法进行了对比分析,通过机器学习法对商品排名与文本信息之间的内在联系进行了考察,发现WF与RF相结合的方法对提升电子商务平台中的商品排名有着较高的效率.
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