论文摘要
随着网络技术的发展,网上资源迅速增长,信息处理工作显得越来越重要。如何有效地组织和管理这些海量的信息资源,使人们能够按照文本内容实现对其自动分类,帮助用户迅速准确地获取其所需要的知识和信息,解决信息杂乱现象的问题,是计算机科学领域目前的研究热点之一,具有广泛的应用背景和实用价值。将粗糙集用于文本分类无需提供除问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息;可用数学方法来分析处理;能够获得分类所需的最小特征属性集,可以在不影响分类精度的条件下降低特征向量的维数;可以得到最简的分类规则。本文研究基于粗糙集的文本分类,主要工作如下:1.研究了特征提取方法,为了弥补传统的TF-IDF方法的缺点对其进行加权,将加权后的TF-IDF和CHI两种方法相结合对语料库进行特征提取,该方法取两者的交集作为最终的结果,可以过滤掉一些代表性较弱的特征词。2.研究了粗糙集中的启发式约简算法,对基于区分矩阵核的启发式约简算法做了改进,并用其对决策表进行约简,实验表明改进后的算法分类效果更好。3.实现了粗糙集文本分类的各个模块,对测试集进行分类,分类效果良好。
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