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一种基于粗糙集的网页分类方法

A Rough Set Method for Web Classification

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【作者】 李滔王俊普徐杨

【Author】 LI Tao , WANG Jun pu, XU Yang (Department of Automation University of Science and Technology of China, Hefei 230027,China)

【机构】 中国科学技术大学自动化系中国科学技术大学自动化系 安徽合肥230027安徽合肥230027安徽合肥230027

【摘要】 Internet的迅速发展带来了一个新的问题 ,如何有效、迅速地从浩瀚的 Web网页中找到所需要的信息 .机器学习的发展给这个问题的解决提供了一个新的方向 .本文将粗糙集理论应用于网页分类 ,提出了一种基于粗糙集的决策表约简的增量式学习算法 ,并利用该算法实现了一个 Web网页的分类器 ,实验结果表明该分类器具有良好的性能

【Abstract】 The rapid development of the Internet brings a new problem, which is how to rapidly and effectively retrieve needed information from vast number of web pages. The progress of machine learning techniques shows a new direction of solving this problem. In this paper, a incremental learning algorithm of decision Tablereduction based on rough set theory is proposed. Based on the algorithm, a classifier of web pages is realized. It is shown by our experiments that this classifier can acquire good performance.

【基金】 安徽省自然科学基金资助项目 (编号 :983 12 82 0 )
  • 【文献出处】 小型微型计算机系统 ,Mini-micro Systems , 编辑部邮箱 ,2003年03期
  • 【分类号】TP393.09
  • 【被引频次】38
  • 【下载频次】268
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