基于粗糙集的WEB文本挖掘關鍵技術研究.pdf

1、信息挖掘是目前人工智能領域和計算機應用領域研究的重要課題之一，基于Web的中文文本信息挖掘是信息挖掘的一個重要方面。互聯(lián)網現(xiàn)在己成為一個巨大的信息源，如何讓互聯(lián)網信息更好地為人類服務，目前已成為一個重要課題。 針對Web環(huán)境下中文文本信息挖掘的具體問題，主要研究中文文本信息挖掘的方法與實現(xiàn)技術，探討數(shù)據(jù)挖掘的基礎知識，Web挖掘的地位，基于WEB的文本挖掘是WEB挖掘的重要組成部分，文本預處理、特征提取、文本分類/文本聚類等是W

2、EB文本挖掘的關鍵技術。 文本分類技術是WEB文本挖掘中一項最重要的技術，常用的文本分類方法，如：簡單中心向量比較算法、K近鄰算法和支持向量機等，但傳統(tǒng)的分類方法存在著不足。粗糙集理論是一種適用于不完整和不確定系統(tǒng)知識發(fā)現(xiàn)的數(shù)學工具，可以從粗糙集理論著手，研究WEB文本挖掘分類技術?；诖植诩碚摰奈谋痉诸愃惴ㄖ?，將文本特征項的權值作為規(guī)則的條件屬性，文本所屬的類別用作決策屬性，構造決策信息表。首先將文本的每個特征項的權值進行離