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本发明属于职务犯罪领域，涉及社会关系网络分析，具体为一种基于粗糙集的职务犯罪社会关系网络智能分析方法及系统，所述方法包括通过对已结案中犯罪人员的社会关系网络进行分类，并基于粗糙集对社会关系网络进行智能分析，发现其中对案件起关键作用的线索，并去除其中的无关线索；基于已结案件数据，采用粗糙集方法，从多种数据中筛选出对案件分析起作用的数据，去除对案件分析不起作用的冗余数据，并对各种数据源进行重要性排序，从而为实际办案提供辅助。

本发明公开一种基于粗糙集理论与规则相结合的智能家居数据补全方法，使用粗糙集属性约简算法将冗余信息去除，避免多于信息对数据补全产生。粗糙集理论使用信息熵的概念，能够发现数据之间潜在关系，而不是简单的数据之间线性关系。根据约简结果形成的规则符合决策系统中行为习惯，缺省推理允许信息在不完全情况下做出合适的推理，符合现实推理需求。粗糙集理论将连续数据离散化处理，在智能家居决策系统中，系统不需要准确数据，只需要传感器达到某个范围内就能做出决策，因此本方法能够实现智能家居决策系统中缺失值补全，提高决策系统的可靠性和准确性，提供良好的用户体验。

本发明请求保护一种基于容错粗糙集的自动关键字提取方法、介质及系统，包括：101对语料库进行预处理操作；102统计单词频率，选取单词，构成基本单词集合；103对文档集合进行容错粗糙集的相关计算，得到模糊隶属矩阵；104根据基本单词集合，过滤文档单词，得到过滤后的文档集合；105对每个过滤后的文档建立无向有权图，并根据迭代公式计算候选关键字得分；106对打分后的候选关键字进行降序排序，后选取Top‑k关键字。本发明主要是通过公开语料库，进行容错粗糙集的相关计算，得到模糊隶属矩阵，再对每个文档建立无向有权图，利用模糊隶属矩阵迭代出候选关键字的分数，从而能够对输入的文档提取关键字，切实结合当下的技术发展需求。