På grund av den explosiva tillväxten av elektroniskt lagrad information måste automatiska metoder utvecklas för att hjälpa användarna att upprätthålla och använda denna mängd information på ett e+ektivt sätt. Framför allt måste man ta itu med den stora mängden redundans, så att endast de informationsrika uppgifterna kan behandlas. I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt, baserat på en integrerad användning av fuzzy och grov uppsättning teorier, för att kraftigt minska denna data redundans. Formella begrepp för fuzzy grov attribut minskning införs och illustreras med ett enkelt exempel. Arbetet tillämpas på problemet med webbkategorisering, vilket avsevärt minskar dimensionaliteten med minimal förlust av information. Experimentella resultat visar att fuzzy grov reduktion är mer kraftfull än den konventionella grov set-baserade metoden. Klassi2er som använder en lägre dimension av attribut som behålls av fuzzy grov reduktion överträffar dem som använder fler attribut returneras med den befintliga skarpa grov reduktionsmetod. Författarna och universitetet i Edinburgh behåller rätten att reproducera och publicera detta dokument för icke-kommersiella ändamål. Tillstånd beviljas för att denna rapport ska reproduceras av andra för icke-kommersiella ändamål så länge som detta meddelande om upphovsrätt trycks om i sin helhet i någon form av reproduktion. Ansökningar om att få använda materialet på annat sätt bör i första hand behandlas för upphovsrättstillstånd, School of Informatics, The University of Edinburgh, 2 Buccleuch Place, Edinburgh EH8 9LW, Skottland.  Artikel I PRESSEN På grund av den explosiva tillväxten av elektroniskt lagrad information måste automatiska metoder utvecklas för att hjälpa användarna att upprätthålla och använda denna mängd information på ett effektivt sätt. Framför allt måste man ta itu med den stora mängden redundans, så att endast de informationsrika uppgifterna kan behandlas. I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt, baserat på en integrerad användning av fuzzy och grov uppsättning teorier, för att kraftigt minska denna data redundans. Formella begrepp för fuzzy-rough attribute reduktion införs och illustreras med ett enkelt exempel. Arbetet tillämpas på problemet med webbkategorisering, vilket avsevärt minskar dimensionaliteten med minimal förlust av information. Experimentella resultat visar att fuzzy-rough reduktion är mer kraftfull än den konventionella grov set-baserade metoden. Klassiker som använder en lägre dimension av attribut som behålls av fuzzy-rough minskning överträffar dem som använder fler attribut returneras av den befintliga skarpa grov reduktionsmetod.
Jensen och Shen REF föreslog klassiska grova uppsättningar baserade på en beroendefunktion av fuzzy-rough uppsättningar och presenterade den nya giriga algoritmen för minskning av redundanta attribut.
Fuzzy rough attribute reduction with application to web categorization
{'venue': 'APPEARS IN FUZZY SETS AND SYSTEMS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}