粗糙集理论和DT_SVM在Web信息过滤中的应用

• 作者: 刘杨 衣治安
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: Web信息过滤 粗糙集理论 DT_SVM算法 属性约简 聚类
• 年，卷（期）: 2008,（15）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 208-210
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3657字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.15.075

摘要

针对Web信息过滤问题,提出一种将粗糙集理论和决策树SVM(DT_SVM)相结合进行数据分类、过滤的新方法.该方法运用改进的启发式相对属性约简算法消除冗余、降低样本空间维数,通过聚类和DT_SVM相结合来训练SVM,将多分类问题转化为二值分类问题,提高了训练速度及过滤精度.实验表明,该算法得到了较高的查全率、查准率,体现了将粗糙集理论与DT_SVM算法结合的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	衣治安	大庆石油学院计算机与信息技术学院	25	233	9.0	14.0
2	刘杨	大庆石油学院计算机与信息技术学院	6	55	3.0	6.0