基于粗糙集的教育资源检索结果聚类研究

随着教育资源数量的快速膨胀和信息检索的快速发展,能够较为容易的检索出大量的教育资源,但是对于检索出来的大量的教育资源信息,如何进行快速和准确的分析,更方便的服务于学习者,快速的找到所需的资源,对于教育资源的检索是比较重要的。本文针对教育资源的聚类,结合粗糙集理论,使得改进后的算法在边界问题处理上有了近似集的概念,将它用于教育资源聚类领域能够更好地描述资源分类的边界群体。