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基于变精度粗糙集模型的Web文档分类方法
引用本文:王效岳,白如江.基于变精度粗糙集模型的Web文档分类方法[J].现代图书情报技术,2005,21(12):51-54.
作者姓名:王效岳  白如江
作者单位:山东理工大学图书馆,淄博,255049
摘    要:针对变精度粗糙集模型进行研究,提出了利用变精度粗糙集模型进行Web文档的算法。通过引入阈值β,使得用户可以通过调整β的值,实现对Web文档的不同级别的分类。试验结果表明,该算法在大大降低关键词向量维数的基础上,在保证分类准确度的前提下,有效的增加了分类的灵活性。

关 键 词:变精度粗糙集  属性约简  文档分类
收稿时间:2005-09-05
修稿时间:2005年9月5日

Web Document Classification Method Based on Variable Precision Rough Set Model
Wang Xiaoyue,Bai Rujiang.Web Document Classification Method Based on Variable Precision Rough Set Model[J].New Technology of Library and Information Service,2005,21(12):51-54.
Authors:Wang Xiaoyue  Bai Rujiang
Institution:The Library of Shandong University of Technology, Zibo 255049, China
Abstract:After study on the variable precision rough sets model, this paper adopts variable precision rough sets model to classificate the Web documents.β is introduced, which allows to realize various classification levels of the Web documentsat according to the user’s demand through adusting β value.  The experiment results show that this method can effectively increase the classification flexibility under classification accuracy premise.
Keywords:Variable precision rough set Attribute reduction Document classification
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