时空大数据的缺失数据流关联修复仿真

摘要：

传统方法对缺失数据进行修复,通常存在填补效果较差、所需时间较长和填补准确度较低等问题.提出一种针对时空大数据的缺失数据流关联修复方法.方法首先利用数据流之间的关联规则创建条件函数依赖,然后对数据流之间的关联相似度进行计算,并通过该相似度结果进一步计算缺失数据的加权值,完成对缺失数据和相应的临界点之间融合情况的检测.最后选择最佳置信度方法决定缺失数据的修复顺序,以实现对时空大数据缺失数据流的修复.经过仿真证明,提出的方法对缺失数据流检测准确,且修复效果好,经过修复的数据流与原始时空大数据十分接近.

关键词：关联规则、时空大数据、数据流缺失、数据缺失填补、数据关联修复

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：340-343