1、粗糙集理論是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要工具，也是粒計算的分支之一。經(jīng)典的粗糙集理論是由波蘭的Pawlak于20世紀80年代提出的。粗糙集通過不可區(qū)分關(guān)系(等價關(guān)系)為不完全和不充分信息的處理提供了一套系統(tǒng)的方法。但是等價關(guān)系應(yīng)用范圍有限，Zakowski等將等價關(guān)系產(chǎn)生的信息劃分推廣到信息覆蓋，也就是將Pawlak經(jīng)典粗糙集理論推廣到覆蓋廣義粗糙集理論。近年來，不同的學(xué)者提出了多種覆蓋粗糙集模型并討論了一些相關(guān)性質(zhì)和相互聯(lián)系。 本文在覆

2、蓋廣義粗糙集的基礎(chǔ)上，將覆蓋粗糙集理論進行擴展，并運用到目錄檢索中去。主要工作如下： (1)歸納了學(xué)者提出的多種覆蓋粗糙集模型，這些模型的主要差異在于上近似運算和下近似運算的不同。 (2)針對覆蓋空間約簡后有可能還會存在的冗余情況，本文提出了含約簡的概念。 (3)在對劃分的信息熵及相關(guān)定義的基礎(chǔ)上，推廣定義了適合于覆蓋空間的信息熵及約簡和含約簡中的相關(guān)信息表達。 (4)結(jié)合覆蓋空間的結(jié)構(gòu)實際，提出了結(jié)構(gòu)化