多范畴信息系统的自动分类方法研究

卢致杰; 徐维军

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为解决传统自动分类方法中的多范畴信息处理能力弱的问题,本文提出了一种基于多范畴属性约简和复合相似度计算的多范畴信息自动分类方法,该方法首先在分类中引入决策属性,然后计算各范畴的决策类和广义决策类,获得多范畴分类属性的约简集族,并依此集族分别计算多范畴信息系统分类对象的复合相似度,依据复合相似度的计算结果对分类对象进行排序和标引,实现自动分类.此方法有效地解决了多范畴不完备信息系统的自动分类问题,通过与Google自建系统的对比分析可知建立在此方法基础之上的多范畴信息分类系统在查全率和查准率方面明显优于传统的自动分类系统.

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来源
《情报学报》 |2005年第1期|53-58|共6页
作者
卢致杰; 徐维军;
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作者单位

西安交通大学管理学院;

西安;

710049;

西安交通大学管理学院;

西安;

710049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文献标引与编目;
关键词
分类法; 自动分类; 复合相似度; 可扩展标记语言;

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