RIIM:基于独立模型的在线缺失值填补

RIIM:基于独立模型的在线缺失值填补

TP3-05; 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...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:计算机科学 2022, Vol.49 (8), p.56-63
Hauptverfasser: 李霞, 马茜, 白梅, 王习特, 李冠宇, 宁博
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:TP3-05; 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.
ISSN:1002-137X