基于粗糙集的KNN的WEB文本分类的研究

• 作者: 朴顺姬 王斌 邵华清
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 粗糙集 属性约简 KNN
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 55-55,57
• 分类号: TP39
• 字数: 1311字
• 语种: 中文

摘要

随着Internet的飞速发展,Web信息资源的不断丰富,由于%80以上的Web信息是以文本的形式存在的,因此Web文本挖掘显得尤为重要。利用文本分类技术可以对大量文档进行快速、有效地自动分类。帮助用户快速、准确的找到所需要的信息。本文提出了把粗糙集作为预处理,对决策表的属性约简,然后再采用KNN进行分类,提高了准确率和查全率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵华清	佳木斯大学经济管理学院	77	268	8.0	12.0
2	朴顺姬	佳木斯大学信息电子技术学院	28	53	4.0	7.0
3	王斌	佳木斯大学信息电子技术学院	76	193	7.0	10.0