基于关联规则和粗糙集的话题特征提取方法

• 作者: 周学广 孙艳 高飞
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 关联规则 粗糙集 特征提取 话题检测与跟踪 向量空间模型 属性约简
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 63-66
• 分类号: TP393
• 字数: 5536字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.10.018

摘要

针对话题分类文本训练集少、主题相似度大的特点,提出一种基于关联规则和粗糙集的话题特征提取方法.在向量空间模型的基础上,采用挖掘关联规则的方式生成规则集与文本主体,通过调节事务主体的最小支持度与最小置信度查找不同颗粒层次的话题,利用粗糙集理论对词语特征与关联特征进行属性约简.实验结果表明,该方法能提取文本集中描述的评论主题,具有较高的话题分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙艳	海军工程大学电子工程学院	12	188	7.0	12.0
2	周学广	海军工程大学电子工程学院	55	310	8.0	16.0
3	高飞	海军工程大学电子工程学院	3	16	2.0	3.0