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大数据接口缺失数据归算的新方法( A New Approach for Missing Data Imputation in Big Data Interface )
C Wang N Shakhovska A Sachenko M Komar
提出了一种三阶段的大数据接口缺失数据修复方法。第一阶段包括在缺失数据恢复任务中设计大数据模型，实现对结构化和半结构化数据的处理。下一个阶段是开发基于函数依赖和关联规则的丢失数据恢复方法。最后给出了缺失数据恢复的算法复杂度估计。所提出的缺失数据恢复方法使用基于域和函数依赖关系创建额外的数据值，并将这些值添加到可用的训练数据中。对不同类型的数据进行分析也是可能的。在建立在原始数据集上的分类器上验证了估算值的正确性。对于30%的丢失数据，该方法比EM和RF方法提高了12%，并且能够在分布式数据库中并行执行。在20台服务器（处理器）上，M=41属性的加速比非并行模式下的加速大12.5倍
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