摘要：针对电子商务应用中商品本体模型粒度过粗和细粒度语义知识匮乏的问题，提出了商品候选属性集的5类分类特征，选择进化算法对分类特征集进行优化，研究基于机器学习的商品本体细粒度语义知识获取方法。通过SVM算法执行分类实验，结果证明了5类特征集的有效性。所提出的5类特征集对于其他领域具有一定的通用性，获取细粒度语义知识也有助于构建商品细粒度语义知识库，满足电子商务应用中对细粒度商品知识的需求。

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