粗糙集在文本分類(lèi)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和通訊技術(shù)的飛速發(fā)展,人們可以獲得的文本信息越來(lái)越多,如何有效地組織和管理這些信息,并快速、準(zhǔn)確、全面地從中找到用戶(hù)所需要的信息是當(dāng)前信息科學(xué)和技術(shù)領(lǐng)域面臨的一大挑戰(zhàn).文本分類(lèi)作為處理和組織大量文本信息的關(guān)鍵技術(shù),可以給信息文本分配一個(gè)或多個(gè)比較合適的類(lèi)別,從而提高文本檢索等應(yīng)用的處理效率.且作為信息過(guò)濾、搜索引擎、文本數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)字化圖書(shū)館等領(lǐng)域的技術(shù)基礎(chǔ),文本分類(lèi)技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用前景. 粗糙集理論是波蘭數(shù)學(xué)家1982提

2、出的一種分析模糊和不確定知識(shí)的強(qiáng)有力的數(shù)學(xué)工具,作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)新的研究熱點(diǎn),能有效分析和處理不精確、不一致、不完整等各種不完備信息,并從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí),揭示潛在的規(guī)律.粗糙集理論無(wú)需提供除問(wèn)題所需處理的數(shù)據(jù)集合之外的任何先驗(yàn)信息;包括了知識(shí)的一種模型,使知識(shí)可用數(shù)學(xué)方法來(lái)分析處理;能獲取分類(lèi)所需的最小屬性集,在不影響分類(lèi)精度的條件下降低特征向量的維數(shù),得到最簡(jiǎn)的顯示表達(dá)的分類(lèi)規(guī)則.而其它如樸素貝葉斯方法、K近鄰方法都無(wú)法得到顯

3、示規(guī)則. 本論文主要對(duì)基于粗糙集理論的文本分類(lèi)系統(tǒng)進(jìn)行了系統(tǒng)的研究.具體的研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新性研究主要概括如下: (1)詳細(xì)介紹了粗糙集及其相關(guān)理論方法和文本分類(lèi)的基本內(nèi)容,分析了粗糙集和文本分類(lèi)的研究背景及其研究現(xiàn)狀,并對(duì)其技術(shù)的熱點(diǎn)、研究領(lǐng)域及未來(lái)發(fā)展進(jìn)行了探討,為該論文的下一步展開(kāi)奠定了基礎(chǔ). (2)通過(guò)研究現(xiàn)有屬性約簡(jiǎn)算法的優(yōu)缺點(diǎn),在一般粗糙集的相對(duì)約簡(jiǎn)算法結(jié)合Tabu算法的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的屬性約簡(jiǎn)算