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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......
针对传统大数据修复序列判定方法因忽略了获取大数据权重,导致修复判定时间长、准确率低等问题,提出基于CFDs规则的不完整大数据修......
传统大数据填充算法是根据整个数据集对缺失数据进行填充,使得填充值容易受到不同类别数据的干扰,导致填充结果不精确。针对该问题......
不完整数据的分析与填充一直是大数据处理的热点研究课题,传统的分析方法无法对不完整数据直接聚类,大部分方法先填充缺失值,然后......
