【摘 要】
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缺失值大量存在于现实数据库中,这不仅严重影响了信息查询质量,还会扭曲数据挖掘与数据分析结论,进而误导决策.解决这一问题的最佳方法是预先填充这些丢失的数据.给出了一种
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨工业大学网络与信息中心
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2012CB316200);国家自然科学基金项目(61003046,61111130189);国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2012AA011004);国家博士后基金项目(20090450126,201003447);高等学校博士点专项科研基金项目(20102302120054);哈尔滨工业大学优秀青年教师培养计划基金项目(HITQNJS
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缺失值大量存在于现实数据库中,这不仅严重影响了信息查询质量,还会扭曲数据挖掘与数据分析结论,进而误导决策.解决这一问题的最佳方法是预先填充这些丢失的数据.给出了一种基于概率推理的填充分类属性的算法.推理过程是在一个基于属性相关性而建立起来的贝叶斯网中完成.为实现大数据处理的并行化,在Map-Reduce框架中给出这两个算法.实验部分分别验证了贝叶斯网构建方法和概率推理对分类数据处理的有效性,以及算法在hadoop中运行的并行化程度.
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