基于粗糙集与RBF神经网络的数字图书馆文本分类研究

"文本分类技术在数字图书馆中的应用与研究，主要探讨了网页数据采集、预处理、特征约简和文本分类，重点建立了一个基于粗糙集和径向基函数神经网络（RBFN）的文本自动分类模型。" 文本分类是信息检索和管理的关键技术之一，尤其在数字图书馆这个信息密集的环境中，它对于有效地组织和检索海量的电子资源至关重要。随着互联网的快速发展和信息量的爆炸式增长，传统的信息检索方式已无法满足用户的需求。因此，利用人工智能技术，如文本分类，来自动化处理和分类这些信息变得尤为重要。 该硕士学位论文由北京工业大学的李静完成，研究方向为软件工程，指导教师为张建和张冬雯。论文聚焦于数字图书馆中的文本自动分类系统的设计与实现，具体包括以下几个关键环节： 1. **网页数据采集**：这是获取信息的第一步，通常通过网络爬虫技术抓取网页内容，构建初始的数据集。 2. **数据预处理**：包括去除噪声（如HTML标签）、分词、词干提取和去除停用词等步骤，目的是将原始文本转化为可供后续分析的形式。 3. **特征约简**：由于文本数据通常具有高维度特性，特征约简旨在减少冗余，提高分类效率。论文中采用了粗糙集理论，它能处理模糊和不确定性，通过属性约简降低文本的维度。 4. **文本分类**：论文的核心部分，采用了径向基函数神经网络（RBFN），RBFN以其出色的非线性映射能力和快速学习能力而闻名。结合粗糙集，该模型能有效简化网络结构，减少训练时间，从而实现快速且准确的分类。 实验结果证明，这种基于粗糙集和RBFN的组合方法能够有效地进行文本分类，提供满意的分类效果，是一种科学有效的策略。关键词包括数字图书馆、文本分类、粗糙集、神经网络和RBFN，强调了研究的主要内容和技术工具。 这项研究为数字图书馆的信息管理和用户检索提供了一种实用的技术解决方案，有助于提升信息检索的效率和准确性，促进数字图书馆服务的质量。