基于决策粗糙集的Web短文本挖掘模型：理论、构建与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

随着互联网技术的飞速发展，Web文本数据呈爆炸式增长。社交媒体、在线论坛、新闻资讯等平台每天都产生海量的短文本信息，如微博中的一条动态、论坛上的一个帖子回复、新闻的简短评论等。这些短文本数据蕴含着丰富的信息，涵盖了用户的观点、情感、事件动态等，对于舆情分析、市场调研、信息检索等领域具有重要价值。然而，Web短文本具有数据量大、格式多样、内容简短且语义模糊等特点，给传统的文本挖掘技术带来了巨大的挑战。例如，在舆情分析中，需要从大量的短文本评论中快速准确地识别出公众对某一事件的态度和情绪倾向，但由于短文