【摘 要】
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网络信息的多样性和多变性给信息的管理和过滤带来极大困难,为加快网络信息的分类速度和分类精度,提出了一种基于模糊粗糙集的Web文本分类方法。采用机器学习的方法：在训练阶
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（60736014）
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网络信息的多样性和多变性给信息的管理和过滤带来极大困难,为加快网络信息的分类速度和分类精度,提出了一种基于模糊粗糙集的Web文本分类方法。采用机器学习的方法：在训练阶段,首先对Web文本信息预处理,用向量空间模型表示文本,生成初始特征属性空间,并进行权值计算;然后用模糊粗糙集算法来进行信息过滤,用基于模糊粗糙集的属性约简算法生成分类规则;最后利用知识库进行文档分类。在测试阶段,对未经预处理的文本直接进行关键属性匹配,经模糊粗糙因子加权后,用空间距离法分类。通过试验比较,该方法具有较好的分类效果。
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