基于模糊粗糙集的Web文本分类

• 作者: 丁华福 孙海虹
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 模糊粗糙集 Web文本分类 属性约简
• 年，卷（期）: 2010,（7）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 21-24
• 分类号: TP301
• 字数: 3583字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2010.07.006

摘要

网络信息的多样性和多变性给信息的管理和过滤带来极大困难,为加快网络信息的分类速度和分类精度,提出了一种基于模糊粗糙集的Wdb文本分类方法.采用机器学习的方法:在训练阶段,首先对Web文本信息预处理,用向量空间模型表示文本,生成初始特征属性空间,并进行权值计算;然后用模糊粗糙集算法来进行信息过滤,用基于模糊租糙集的属性约简算法生成分类规则:最后利用知识库进行文档分类.在测试阶段,对未经预处理的文本直接进行关键属性匹配,经模糊粗糙因子加权后,用空间距离法分类.通过试验比较,该方法具有较好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁华福	哈尔滨理工大学计算机科学与技术系	20	160	7.0	12.0
2	孙海虹	哈尔滨理工大学计算机科学与技术系	1	2	1.0	1.0