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一种基于粗糙集的网页分类方法
引用本文:李滔,王俊普,徐杨.一种基于粗糙集的网页分类方法[J].小型微型计算机系统,2003,24(3):520-522.
作者姓名:李滔  王俊普  徐杨
作者单位:中国科学技术大学,自动化系,安徽,合肥,230027
基金项目:安徽省自然科学基金资助项目 (编号 :983 12 82 0 )
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。

关 键 词:粗糙集  网页分类方法  决策表约简  增量式学习  Web  Internet
文章编号:1000-1220(2003)03-0520-03

A Rough Set Method for Web Classification
LI Tao,WANG Jun pu,XU Yang.A Rough Set Method for Web Classification[J].Mini-micro Systems,2003,24(3):520-522.
Authors:LI Tao  WANG Jun pu  XU Yang
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.
Keywords:rough set  decision Table  classification  web page  incremental learning
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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