容错粗糙模型的事件检测研究

对网站发布的Web新闻内容进行必要的、合理的监督管理,是保障网络信息内容安全的重要研究内容。将现有的文本表示模型应用于Web新闻会导致文本表示的稀疏性问题和话题跟踪过程中的主题词漂移问题,一种基于容错粗糙集的文本表示模型解决了这些问题。在理论分析和实验验证的基础上,结合向量空间模型（VSM）,利用特征项在文档集中协同出现,构造了特征项的容错粗糙集。然后用特征项容错粗糙集生成文档的容错粗糙模型,来扩充原先的文档表示模型。最后用特征项容错类描述文档之间的相似性关系,实现事件检测过程。实验结果证明,容错粗糙模型能够改进事件检测系统的性能。