【摘 要】
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随着信息技术的进步,数据已成为必不可少的基础性资源,但往往难以保证数据质量,数据缺失现象在真实数据集中广泛存在且难以避免,缺失值填补由此成为数据质量管理领域的研究热点之一。但目前大多数缺失值填补算法均针对静态数据提出,并不适用于具有实时性、动态性等特点的时序数据流。基于此,本文针对时序数据流给缺失值填补算法在时效性和准确性两方面带来的挑战,分别提出相应的填补算法。具体研究内容如下:（1）针对时序数
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随着信息技术的进步,数据已成为必不可少的基础性资源,但往往难以保证数据质量,数据缺失现象在真实数据集中广泛存在且难以避免,缺失值填补由此成为数据质量管理领域的研究热点之一。但目前大多数缺失值填补算法均针对静态数据提出,并不适用于具有实时性、动态性等特点的时序数据流。基于此,本文针对时序数据流给缺失值填补算法在时效性和准确性两方面带来的挑战,分别提出相应的填补算法。具体研究内容如下:（1）针对时序数据流填补时效的问题,提出基于独立模型的缺失值填补算法RIIM。RIIM同时考虑数据的稀疏性和异构性问题,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。针对数据的动态实时性,提出高效的填补模型增量更新算法;并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算法的有效性。在Accu Weather上,RIIM相较于TCKM、SPRINT等在线缺失值填补算法,准确性小幅提高,在时效性上提高了约20%,显著减少了时间代价。（2）针对时序数据流填补精度的问题,提出基于VAE模型的多重缺失值填补算法MIVAE。MIVAE结合多重填补的基本思想对变分自编码器（VAE）模型进行改进,从数据隐变量的近似后验分布中进行多次随机采样,产生每个缺失值的多个估计值来反映缺失数据的不确定性。并且模型一旦训练完成即可应用至时序数据流,完成缺失值在线填补。通过在3个真实数据集上的大量实验表明,MIVAE的填补精度明显优于已有算法。相较于VAE模型准确性提高了约28%,相较于PMM算法准确性提高了约30%。
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