缺失数据处理方法综述
伴随着信息技术的飞速发展,城市越来越智能化.万物互联,不同的传感器随时产生着大量的数据,这些数据广泛地应用于后续的数据挖掘、机器学习等领域.然而在数据收集过程中无法避免数据的缺失.文中介绍了当前缺失数据恢复领域面临的问题和挑战,阐述了缺失数据定义及缺失数据分类机制,针对上述两类缺失值处理方法进行传统方法的总结,最后探究深度学习如DBN(深度置信网络)、GAN(生成式对抗网络)在缺失数据恢复领域的新进展.
数据缺失;缺失数据分类机制;数据插补;GAN
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TP301(计算技术、计算机技术)
2021-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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