典型文献
RIIM:基于独立模型的在线缺失值填补
文献摘要：
随着数据来源的不断丰富,数据的获取变得愈发容易,但质量难以得到保证,从而导致缺失值在真实数据集中普遍存在且难以避免,缺失值填补也就成为数据质量管理领域的经典问题之一.目前,大多数的缺失值填补算法均是针对静态数据提出的,并不适用于高速到达的动态数据流,且现有算法大多未同时考虑数据的稀疏性和异构性问题.基于此,文中提出了一种新的基于独立模型的在线缺失值填补算法RIIM.该算法同时考虑了数据的稀疏性和异构性问题,并结合近邻填补和回归填补的基本思想对缺失值进行有效填补.首先,针对数据的动态实时性,提出了高效的填补模型增量更新算法;其次,针对数据近邻查找时间代价高以及近邻个数难以确定的问题,提出了最优近邻自适应周期性更新策略;最后基于真实数据集通过大量实验验证了所提算法的有效性.
文献关键词：
缺失值;在线填补;数据流;稀疏性;异构性
中图分类号：
作者姓名：
李霞;马茜;白梅;王习特;李冠宇;宁博
作者机构：
大连海事大学信息科学技术学院 辽宁大连116026
文献出处：
引用格式：
[1]李霞;马茜;白梅;王习特;李冠宇;宁博-.RIIM:基于独立模型的在线缺失值填补)[J].计算机科学,2022(08):56-63
A类：
RIIM,在线填补
B类：
独立模型,缺失值填补,数据来源,不断丰富,得愈,真实数据,难以避免,数据质量管理,管理领域,经典问题,静态数据,动态数据流,未同,稀疏性,异构性,近邻,基本思想,增量更新,新算法,查找时间,价高,难以确定,更新策略
AB值：
0.302991
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