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题名文本自动分类中的动态类别扩展研究
被引量:2
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作者
张雪英
Jürgen Krause
刘凤玉
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机构
南京师范大学地理信息科学江苏省重点实验室
Social Science Information Center
南京理工大学计算机系
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第5期74-76,共3页
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基金
德国Social Science Information Centre
国学术交流协会(DAAD)资助项目
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文摘
提出基于粗糙集理论的动态类别扩展算法,可以根据新文献与已有训练规则的匹配程度,有效地进行新类别的自动扩展和新分类规则的自动生成,从而屏蔽训练集和分类规则的更新等问题。
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关键词
文本自动分类
粗糙集
动态类别扩展
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Keywords
automatic text categorization
rough set
dynamic class expansion
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名粗糙集理论在模式匹配算法中的应用
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作者
杨淑棉
王学军
刘剑
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机构
山东省计算中心网络安全重点实验室
山东劳动职业技术学院计算机系
浪潮集团数字媒体事业部
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出处
《信息技术与信息化》
2008年第4期71-73,共3页
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文摘
应用粗糙集进行文本自动分类需要解决的一个核心问题是规则匹配问题。随着文本信息不断地增多,在文本分类系统中,通常忽视训练集的相对固定特性与新文献不断变化之间的矛盾。系统中新文献的快速加入,原有训练出来的分类规则与新文献的匹配能力和分类准确率会变得越来越低,有的新文献在分类规则中根本找不到匹配规则,本文针对上述问题通过研究一种动态类别扩展方法,提出了一种新的模式匹配规则算法。
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关键词
匹配规则
粗糙集(RS)
决策树
类别扩展
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Keywords
Matching rules
Rough set
Decision - making tree
Category extension
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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