摘要
介绍了决策粗糙集理论,提出了一个基于决策粗糙集理论的通用信息过滤模型,并通过对电子邮件进行过滤,与传统的基于文本内容的信息过滤方法——朴素贝叶斯方法进行了比较,比较结果证明该文提出的基于决策粗糙集理论的信息过滤模型可以降低误判率,有较高的正确率。
This paper introduces decision-theoretic rough set theory and presents a decision-theoretic rough set based model to filter information,by comparing with traditional information filtering methods like Naive Bayes algorithm,the proposed model has high precision and can reduce error ratio.
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第7期185-187,194,共4页
Computer Engineering and Applications
基金
教育部"新世纪优秀人才"支持计划(No.NCET-04- 249)
关键词
决策粗糙集
信息过滤
朴素贝叶斯
Decision-Theoretic Rough Set(DTRS)
information filtering
Naive Bayes