【摘 要】
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传统的大数据填充挖掘过程存在耗时高、效率低的缺陷，对此提出基于改进遗传算法的不完整大数据填充挖掘算法．该算法先融合于BP人工网络神经算法随机产生不完整大数据初始网络权
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传统的大数据填充挖掘过程存在耗时高、效率低的缺陷，对此提出基于改进遗传算法的不完整大数据填充挖掘算法．该算法先融合于BP人工网络神经算法随机产生不完整大数据初始网络权值，并对该组权值进行训练，设计一个不完整大数据基因矩阵，利用遗传算法以该基因矩阵为依据计算出不完整大数据适应值函数，并同时进行编码、杂交、变异等遗传操作，在此基础上进行不完整大数据信息的全局搜索，以其搜索的结果为核心将大数据划分为完整与不完整数据，采用信息论中熵值的概念利用同一类完整数据信息的属性值对缺失值进行填充．实验仿真证明，基于改进遗传
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