一种基于粗糙集角分类神经网络的文档分类方法

• 作者: 崔自峰 张卫丰 徐宝文 徐峻岭
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 文档分类 神经网络 粗糙集 元搜索引擎
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 页码范围: 439-444
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 960字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2006.03.033

摘要

针对文档分类过程中不同大小文档表示、文档特征选择和文档特征编码问题,提出了一种基于粗糙集的角分类神经网络Rough-CC4.利用近义词构成等价类,以此表示文档,可以缩小文档表示的维数、解决由于文档不同大小导致的精度问题、模糊近义词之间的差别;利用二进制编码方法对文档特征编码,可以提高Rough-CC4的精度,同时减小Rough-CC4的空间复杂度.Rough-CC4可以广泛用于大量文档集合的自动分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐宝文	东南大学计算机科学与工程学院	118	3034	31.0	51.0
5	张卫丰	南京邮电大学计算机学院	28	231	9.0	14.0
14	崔自峰	东南大学计算机科学与工程学院	3	50	3.0	3.0
16	徐峻岭	东南大学计算机科学与工程学院	3	50	3.0	3.0