Abstrakt. 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. Detta dokument presenterar en strategi, baserad på en integrerad användning av fuzzy-rough set och Ant Colony Optimization (ACO), för att kraftigt minska denna data redundans. Arbetet tillämpas på problemet med webbplatsen kategorisering, avsevärt minska dimensionalitet med minimal förlust av information.
Dimensionsreduktion metod baserad på fuzzy-rough uppsättningar och Ant Colony Optimization (ACO) metod föreslås REF, som tillämpas på webben kategorisering problem.
Webpage Classification with ACO-enhanced Fuzzy-Rough Feature Selection
{'venue': 'In the Proceedings of the Fifth International Conference on Rough Sets and Current Trends in Computing (RSCTC 2006), LNAI 4259', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}