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《暨南大学》 2011年
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基于粗糙集的中文文本分类在邮件过滤中的研究

黎源  
【摘要】:文本分类作为信息处理的关键技术之一,在信息组织、信息过滤等多方面都发挥重要的作用,具有广泛的应用背景和实用价值。粗糙集理论与方法能够有效处理复杂系统中的数据和信息,已成为处理模糊和不确定性问题的一种新型数学工具。本文研究了基于粗糙集理论的中文文本分类,主要工作如下: 提出一个改进的TF-IDF特征加权方法,并把该方法应用于特征选择中。把该方法与CHI统计法分别进行特征选择,然后取两者的结果的交集作为特征向量,能有效地过滤代表性较弱的特征项。 结合特征选择方法提出一种适用于文本分类的属性约简算法。该算法先保留信息系统表的重要属性,然后对特征项按特征选择方法得到的评估分值进行排序,依次把评估分值较大的特征项加入到约简属性集中,直到差别矩阵为空。 在上面研究的基础上,实现一个基于文本分类的邮件过滤原型系统。该系统主要包括文本预处理模块、统计和文本表示模块、特征选择模块、离散化和属性约简模块以及规则匹配模块,并提出一个多层次的匹配规则方法。 论文对相关工作进行了验证,测试结果表明,本文提出的属性约简算法和规则匹配算法有效地提高了文本分类的性能。
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