Indexed by:会议论文
Date of Publication:2011-09-24
Page Number:8
Key Words:不完美数据挖掘;迁移学习;不确定数据挖掘;粒计算
Abstract:在数据挖掘和知识发现过程中,人们实际遇到的数据常常是不完美的,这种现象已经引起越来越多的关注。在本文中,我们将数据的不完美性分为几种类型,包括:数据量不足、数据不确定、数据不完整、数据不纯、数据异常等,依据不同类型所属的粒度将其纳入一个统一的粒结构中,综述了现阶段的若干研究方法,包括:迁移学习、不确定数据挖掘、数据预处理等。
Professor
Supervisor of Doctorate Candidates
Supervisor of Master's Candidates
Gender:Male
Alma Mater:大连理工大学
Degree:Doctoral Degree
School/Department:系统工程研究所
Discipline:Management Science and Engineering. Systems Engineering
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