【摘 要】
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对大规模网络负面信息准确评估分类，可以保证大规模网络的健康运行。大规模网络中负面信息的种类很多，容易形成信息淹没效应，很难找出负面信息的特有属性对信息聚类过程进行约束
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对大规模网络负面信息准确评估分类，可以保证大规模网络的健康运行。大规模网络中负面信息的种类很多，容易形成信息淹没效应，很难找出负面信息的特有属性对信息聚类过程进行约束，只能通过不断细化负面信息特有信息，找到最优约束完成信息分类，而传统的神经网络算法主要通过复杂的网络结构对信息样本进行训练，没有明确的最优约束范围，降低了大规模网络负面信息准确评估分类的精度和效率。提出粗糙集理论和神经网络相结合的大规模网络负面信息准确评估分类方法。利用粗糙集理论的属性对大规模网络负面信息进行预处理降低维度，获得约简的决策规则
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