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基于粗糙集理论文本分类规则的优化方法

An Approach to Extracting Text Classification Decision Rules Based on Rough Set
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摘要 文本分类规则的提取和优化是衡量文本分类系统适应性能和分类能力的主要指标.在基于粗糙集和模糊聚类理论的文本分类系统中,结合粗集理论及不完备信息系统理论,提出了分类规则的提取和优化方法,通过实验和分析,产生用户满意的约简规则,从而能够快捷迅速地指导新文本的分类,提高系统的适应性能和分类能力. The extraction and optimization of Text classification rules are the main indicators to evaluate the ability to adapt to and classify a Text classification system. Based on rough sets and fuzzy clustering theory of text classification system, with the help of the theory of incomplete information system, the paper presents the method to extract and optimize a classification rule. After experimenting and analysis, satisfying reduction rules are obtained to help users quickly classify the new text, thus enhancing the ability to adapt to and classify the system .
出处 《甘肃科学学报》 2008年第2期99-102,共4页 Journal of Gansu Sciences
基金 甘肃省自然科学基金项目(3ZS042-B25-038) 光电技术与智能控制教育部重点实验室(兰州交通大学)开放基金项目(K040103)
关键词 粗糙集 不完备信息系统 文本分类 规则约简 rough set incomplete information system text classification rule reduction
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