Este estudo apresenta um modelo h brido que aproveita os pontos fortes do agrupamento K-means e das M quinas de Vectores de Suporte (SVM) para classificar as avalia es de produtos online. O K-means utilizado para agrupar as cr ticas em clusters, reduzindo a complexidade dos dados e melhorando a extra o de carater sticas. Subsequentemente, a SVM utilizada para classificar os dados agrupados em sentimentos positivos, negativos ou neutros. A abordagem combinada aumenta a precis o da classifica o, reduz o custo computacional e lida eficazmente com grandes conjuntos de dados. Os resultados experimentais demonstram que o modelo proposto supera os classificadores aut nomos tradicionais em termos de precis o, recupera o e exatid o global.
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