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大数据网络信息系统缺失优化检测仿真研究

作者:张睿萍; 马宗梅网络信息系统数据缺失优化检测

摘要:对大数据网络信息系统的数据缺失的有效检测,能够提升对大数据分析的完整性和全面性。对数据缺失值的检测,需要提取每个数据属性的深度特征,进行缺失值的预测,完成对数据缺失值进行检测。传统方法度量不同数据缺失样本的相关性.构造数据缺失样本的相似度矩阵,但忽略了对缺失值进行预测,导致检测精度低。提出基于支持向量机的大数据网络信息系统数据缺失值检测方法。融合于深度学习理论将检测自动编码机定义为基础模块,从完整数据子集中提取不完全数据集中每个数据属性的深度特征,利用支持向量机方法,将缺失值检测划分为连续、类别属性缺失值检测两种情况,进行缺失值的预测,并完成了对大数据网络信息系统数据缺失值的检测。仿真证明,所提方法检测精度高,能够有效检测缺失数据。

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计算机仿真

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