Word2Vec-KNN技术支持下潮流玩具质量检测模型研究

作     者：吕远智 LV Yuanzhi

作者机构：北京泡泡玛特文化创意有限公司北京100123 

出 版 物：《计算机应用文摘》 (Chinese Journal of Computer Application)

年 卷 期：2024年第40卷第10期

页      面：92-94页

学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 081202[工学-计算机软件与理论] 

主　　题：产品质量评估 K最近邻 Word2Vec 大数据 

摘      要：随着人们生活水平的提高,越来越多的消费者更加注重所购产品的质量,特别是在儿童玩具方面。质量不合格的玩具产品会给儿童带来诸多影响,包括但不限于安全隐患及对儿童健康产生的影响。然而,工业制造中的产品质量检测报告种类繁多且不易被理解,无法直观体现产品质量。因此,文章提出了一种基于Word2Vec与K最近邻分类算法相结合的产品质量评估模型。该模型能够通过产品质量报告对某玩具进行评估,从而判断其质量。实验结果表明,在数据集尺寸达到900时,K均值聚类算法模型、局部加权最近邻算法模型和混合模型算法模型的准确率分别为0.84,0.91与0.96,损失函数值分别为0.07,0.05及0.03,证明所提模型能够对玩具产品进行准确评估,从而为消费者和质量监管部门提供一定的决策支持。