一种Web文档在线自适应分类新方法

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Web文档自动分类是Web挖掘中的重要研究内容.文档向量空间模型(VSM)是实现文档自动分类的基础,但如何排除冗余属性并降低向量空间的维数是一个难点.文中运用粗集理论对由样本文档集合构成的信息系统进行数据泛化,并求取文档的最优规约属性集,大大降低了文档的特征空间的维数,减少了冗余属性对文档分类的干扰,提高了分类效率.运用Fuzzy ARTMAP(adaptive resonance theory mapping)神经网络,利用其自适应分类和增量学习的优良特性,实现了对Web文档的在线自适应分类.
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