【摘 要】
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数据缺失在数据的采集、传输以及存储过程中都可能产生,因此它是广泛存在且无法避免的。缺失值的存在给数据分析和挖掘等任务造成了困难,因为目前大多数数据分析和挖掘方法都无法直接处理不完整数据。时序数据是一种重要的数据形式,由于其内同时存在属性间和时间上的相关性,其建模也更为复杂。因此,时序数据的缺失值填补研究是一项重要的工作。现有填补方法常利用历史信息对缺失值估计,忽略了当前信息,本文则加强对当前信息的
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数据缺失在数据的采集、传输以及存储过程中都可能产生,因此它是广泛存在且无法避免的。缺失值的存在给数据分析和挖掘等任务造成了困难,因为目前大多数数据分析和挖掘方法都无法直接处理不完整数据。时序数据是一种重要的数据形式,由于其内同时存在属性间和时间上的相关性,其建模也更为复杂。因此,时序数据的缺失值填补研究是一项重要的工作。现有填补方法常利用历史信息对缺失值估计,忽略了当前信息,本文则加强对当前信息的利用来提升填补效果。文中提出了两种填补方法:（1）基于时间和属性相关的残差LSTM填补法。本文在LSTM基础上设计了填补单元,以残差学习的方式结合了历史信息和当前时刻属性间相关信息,对网络输入中的缺失值进行处理。本文还在LSTM的输出间增加了短连接,用以增强网络对时序数据的学习能力。此外,在训练和估值过程中,本文分别采用many-to-many和many-to-one结构来进一步提升性能。所提方法可使用不完整数据进行训练,并可直接用于不完整时序数据的预测任务。（2）基于自联想LSTM的填补方法。该方法在上一种方法的基础上对LSTM单元进行改进,设计了自联想LSTM。自联想LSTM的输出是对当前输入的估计,因此其在产生估值时同时利用到了历史信息和当前信息。为了防止其被训练成恒等函数,其内网络分为几组。为了缩减参数,各组网络共享一组权重。在其基础上,本文为其增加了填补与短连接单元,并提出了基于自联想LSTM的填补方法。多个数据集上的实验结果验证了前一方法内部各机制的有效性,以及其在填补和预测上的优越性。实验还验证了自联想LSTM的有效性以及基于它的填补方法的有效性,相比前一种方法,填补的RMSE和MAE值平均下降了29.5%和29.1%。
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