【摘 要】
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该文结合向量空间模型和潜在语义模型两种方法的优点,提出了一种新的信息过滤方法,即在奇异值分解(SVD)的基础上,运用粗糙集(Rough Sets)方法进行文本挖掘.通过对词语×文档
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该文结合向量空间模型和潜在语义模型两种方法的优点,提出了一种新的信息过滤方法,即在奇异值分解(SVD)的基础上,运用粗糙集(Rough Sets)方法进行文本挖掘.通过对词语×文档矩阵进行奇异值分解得出近似矩阵,该近似矩阵将与文档关系较密切的词语的数值增大,将与文档关系较小的词语的数值减小,改变了一些词语在相应文档中的重要性,从而使得词语更能很好的体现文档的内容.然后运用粗糙集理论中决策表上的规则推理方法,生成我们感兴趣信息的规则库,将未知文档的条件属性与规则库里规则进行相似匹配,进行信息过滤.我们通过实验,证明该方法在准确率和查全率方面比向量空间模型都要好得多,在准确率方面比潜在语义索引模型要好,只在查全率方面比潜在语义索引模型差一点.而且,该方法在空间复杂度上比潜在语义索引模型多存储一个向量,但是在过滤过程中的过滤速度却比潜在语义索引模型快了一个数量级,说明该方法是行之有效的.最后我们从理论上分析了出现上述实验结果的原因.
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