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1、該文結(jié)合向量空間模型和潛在語(yǔ)義模型兩種方法的優(yōu)點(diǎn),提出了一種新的信息過(guò)濾方法,即在奇異值分解(SVD)的基礎(chǔ)上,運(yùn)用粗糙集(Rough Sets)方法進(jìn)行文本挖掘.通過(guò)對(duì)詞語(yǔ)×文檔矩陣進(jìn)行奇異值分解得出近似矩陣,該近似矩陣將與文檔關(guān)系較密切的詞語(yǔ)的數(shù)值增大,將與文檔關(guān)系較小的詞語(yǔ)的數(shù)值減小,改變了一些詞語(yǔ)在相應(yīng)文檔中的重要性,從而使得詞語(yǔ)更能很好的體現(xiàn)文檔的內(nèi)容.然后運(yùn)用粗糙集理論中決策表上的規(guī)則推理方法,生成我們感興趣信息的規(guī)則庫(kù),將
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