结合局部敏感哈希的k近邻数据填补算法

郑奇斌; 刁兴春; 曹建军; 周星; 许永平

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结合局部敏感哈希的k近邻数据填补算法

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k近邻(kNN)算法是缺失数据填补的常用算法,但由于需要逐个计算所有记录对之间的相似度,因此其填补耗时较高.为提高算法效率,提出结合局部敏感哈希(LSH)的kNN数据填补算法LSH-kNN.首先,对不存在缺失的完整记录进行局部敏感哈希,为之后查找近似最近邻提供索引;其次,针对枚举型、数值型以及混合型缺失数据分别提出对应的局部敏感哈希方法,对每一条待填补的不完整记录进行局部敏感哈希,按得到的哈希值找到与其疑似相似的候选记录;最后在候选记录中通过逐个计算相似度来找到其中相似程度最高的k条记录,并按照kNN算法对不完整记录进行填补.通过在4个真实数据集上的实验表明,结合局部敏感哈希的kNN填补算法LSH-kNN相对经典的kNN算法能够显著提高填补效率,并且保持准确性基本不变.

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来源
《计算机应用》 |2016年第2期|397-401|共5页
作者
郑奇斌; 刁兴春; 曹建军; 周星; 许永平;
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作者单位

解放军理工大学指挥信息系统学院;

南京210007;

总参第六十三研究所;

南京210007;

总参第六十三研究所;

南京210007;

解放军理工大学指挥信息系统学院;

南京210007;

总参第六十三研究所;

南京210007;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
数据质量; 数据完整性; 数据填补; k近邻算法; 局部敏感哈希;

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