粗糙集规则匹配算法及其在文本分类中的应用

• 作者: 吴海艋 朱敏玲 石磊
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 粗糙集 中文文本分类 属性约简 规则提取 规则匹配
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 131-137
• 页数: 7页
• 字数: 6722字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006287

摘要

为提高中文文本分类的效果, 提出了一种基于粗糙集理论的规则匹配方法. 在对文本特征的提取过程中,对CHI统计方法进行了适当的改进, 并对特征项的权值进行了缩放和离散化. 结合区分矩阵实现关于粗糙集理论的属性约简和规则提取, 并采用规则预检验的方法对规则匹配的决策参数进行优化, 以提高中文文本分类的效果.实验结果表明改进后的规则匹配方法分类准确率更高, 同时在训练数据较少的情况下也可以取得不错的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石磊	中国科学院软件研究所	83	775	17.0	24.0
2	朱敏玲	北京信息科技大学计算机学院	19	218	3.0	14.0
3	吴海艋	北京信息科技大学计算机学院	2	2	1.0	1.0