一种基于SVD和Rough集的信息过滤方法

论文提出了一种信息过滤方法,即在奇异值分解(SVD)的基础上,运用粗糙集(Rough Sets)理论进行信息过滤。通过对词语×文档矩阵进行奇异值分解得出近似矩阵,改变了一些词语在相应文档中的重要性,从而使得词语更好地体现文档内容。然后运用粗糙集理论中决策表上的规则推理方法,生成人们感兴趣信息的规则库,将未知文档的条件属性与规则库中的规则进行相似匹配,进行信息过滤。实验表明,该方法在准确度方面比传统的VSM和LSI要好。