粗糙集理論在Web信息過濾中的應用研究.pdf

1、Web內容分析判別過濾是對用戶瀏覽的網頁內容進行綜合分析判別?；诖隧椉夹g可望獲得的內容判別準確率更高，又能避免數據庫判別方式的弱點，無需經常性地更新數據庫。目前對網頁內容分析判別過濾的主要問題是在滿足一定準確性的條件下如何提高過濾分析的快速性和實用性，這也是網絡信息安全領域急待解決的關鍵技術之一?！　』谝?guī)則的Web信息過濾技術易于理解，過濾速度快，適合處理大批量的文本過濾。本文提出一種利用粗糙集理論生成規(guī)則的Web信息過濾技術。通

2、過對粗糙集理論的深入研究，闡明粗糙集理論是一種適用于不完整和不確定系統(tǒng)的知識發(fā)現的數學工具。在此基礎上，本文深入研究了連續(xù)屬性的離散化算法以及基于粗糙集理論的幾種屬性約簡算法?！　￡P于屬性的離散化，主要討論了NaiveScaler算法、SemiNaiveScaler算法和邏輯運算與Roughset理論相結合的離散化算法，并對幾種離散化算法做了比較。發(fā)現針對不同的數據集，需要選用不同的離散化算法，選取不同的算法，會導致后面約簡結果產生很

3、大差異?！　』诖植诩碚摰膶傩约s簡算法研究是本文的重點，文章主要討論的約簡算法包括：基于差別矩陣和邏輯運算的屬性約簡算法、回溯邏輯差別矩陣約簡算法、改進的啟發(fā)式屬性約簡算法。討論了各種算法的優(yōu)缺點，其中回溯邏輯差別矩陣約簡算法和改進的啟發(fā)式屬性約簡算法是本人在基本約簡算法的基礎上提出的改進算法。　　將提出的啟發(fā)式約簡算法應用到Web信息過濾技術中是本文的一個創(chuàng)新點。首先提出Web信息過濾系統(tǒng)的粗糙集模型，然后通過屬性的離散化處理模