模糊规则算法在教育信息分类中的应用

摘要：

以中小学简介信息分类为例,在分析该类数据特征项少、权重不均等特点的基础上,采用去噪处理、基于模糊集的同义处理等策略构建类别特征库,并以特征库为依据,使用模糊规则构建分类模型,实现对短文本数据的分类.实验结果表明:对于类别特征项较少、权值分布不均的短文本分类,模糊规则分类优于VSM、Rocchio等分类算法.

关键词：TF-IDF、模糊规则、分类

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：全国教育科学"十一五"规划2009年度教育部青年专项课题ECA090441

在线出版日期：2011-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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