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1.
2.
樊红侠 《现代图书情报技术》2008,3(8):53-57
针对传统信息检索模型对不确定性知识处理的不足,提出一种基于粗糙集的信息检索改进模型,并以粗糙集技术为支撑,结合模糊集合理论,对查询进行泛化以提高查询性能,同时给出该模型的关键实现算法及性能评估方法。该模型能够提高信息检索的效率,具有较高的理论及应用价值。 相似文献
3.
基于用户访问网页的不同序列反映了用户特定的兴趣,提出了Web日志中用户存取模式的聚类算法。利用传统的Leader算法只扫描数据集一遍的优点,以及粗糙理论在处理含有不确定信息问题上的优势,给出了结合粗糙理论的改进Leader算法对用户存取模式进行聚类方法,使得同一类中的用户存取模式尽可能的相近或相似,不同类中的模式尽可能的相异。实验结果表明,该算法在可承受的计算时间内可对Web日志中的用户存取模式进行有效聚类。 相似文献
4.
粗糙集理论是处理不精确、不准确数据的有效方法，但是通过粗糙集方法获得的决策规则对于不完整的信息承统和随机数据也是不确定的。本文描述了一个用于决策规则的可靠性评价方法。该方法独立于任何专用引申规则方法，并且参数能够被调整以适应不同的信息系统。 相似文献
5.
粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类等方面得到了广泛应用。介绍Rough Set理论的基本思想及分析了粗糙集方法的特点,描述一种基于粗糙集理论的知识发现步骤,并以实例作出说明。 相似文献
6.
大学生就业形势越来越严峻,影响就业的因素众多,各因素对就业情况的影响并不相同,且相互之间存在关联性。基于粗糙集理论,提出大学生就业因素重要度的定量度量方法,建立基于粗糙集的智能数据分析模型,实验结果表明了新型方法的有效性,能够为大学生的在校学习和就业规划提供了重要指导,并为高校培养和企业招聘优秀大学生提供了决策支持。 相似文献
7.
本文分析了基于正区域的决策树生成算法的不足,针对这些不足,提出了基于正区域及其分类纯度的决策树算法。该方法计算简单,易于理解,并用实例说明了该方法的优越性。 相似文献
8.
符钰 《泰州职业技术学院学报》2011,11(2):67-69
文章从数据挖掘和粗糙集的基本概念出发,研究粗糙集理论在数据挖掘中的典型运用,为大型数据挖掘提供了一种新的方法。基于粗糙集的数据挖掘,首先通过粗糙集理论对数据进行预处理,然后对属性约简,最后进行决策规则提取,寻找最优解。 相似文献
9.
10.
罗世尧 《乐山师范学院学报》2004,19(12):14-16
粗糙模糊集的数字特征能很好地描述粗糙模糊集的各种特性，有广泛的应用前景。本在粗糙模糊集的概念上，定义了粗糙模糊集的各种数字特征。 相似文献