个性化推荐系统中遗漏值处理方法的研究

为了高效地解决协同过滤算法中的遗漏值问题,而不是简单地用缺省值加以代替,提出了一种新的、在协同过滤中的遗漏值处理方法.其基本思想是,先利用具有最小方差的局部主成分,把包含有遗漏值的不完备数据集划分成多个模糊聚类,然后通过求解广义逆矩阵来获得各个子聚类的主成分,最终在局部主成分的基础上通过简单的线性方程模型去估计聚类中的遗漏值.实验表明,这种方法的优点是低内存需求,具有较小的平均绝对偏差值,并且显示出了比传统推荐算法更好的推荐质量.

和值、平均遗漏值与理性购买体育彩票

本文选取江苏省的11选5的100期体育彩票结果,分析了11选5自发展以来消费者的构成、消费心理和消费行为特征,并结合相关数据进行一定比较,从和值和遗漏值出发,建立计量经济模型,通过模型的拟合度和检验度验证模型的合理程度。对彩民购彩提出相应的对策与建议,提高理性购彩。

面向属性值遗漏数据决策树分类算法研究

在已有的多种决策树测试属性选择方法中,未见将属性值遗漏数据处理集成在测试属性选择过程中的报道,而现有的属性值遗漏数据处理方法都会不同程度地带入偏置。基于此,提出了一种将基于联合熵的信息增益率作为决策树测试属性选择标准的方法,用以在生成决策树的过程中消除值遗漏数据对测试属性选择的影响。在WEKA机器平台上进行了对比实验,结果表明,改进算法能够从总体上提高算法的执行效率和分类精度。

基于粗糙集的空间信息预处理方法

空间数据可以通过不同的方法获取,但是获得的原始数据一般不适于直接应用,通常还需要进行预处理加工。本文通过对空间信息预处理一般过程的研究,提出了预处理中的几个关键问题,并将Rough集理论用于空间数据预处理,解决遗漏值补齐、属性离散化等问题,同时给出了相应的算法。

一种不完备决策表的数据补齐方法

针对不完备信息系统,提出缺失比概念.用缺失比表示待填充样本中缺失数据和剩余数据对决策结果的影响能力的大小,进而根据缺失比选择使用的约简,然后通过填充矩阵寻找缺失数据的最大可能值.采用对Rough集进行扩充和数据填补相结合的决策表数据补齐方法.试验结果表明该方法有较好效果.

气象数据的采集、检验及管理

1.引言在过去的十年间,气象研究技术的发展已导致了采集及检验有关环境大气参数的数值信息系统的应用。因此,目前已有可能把数据的获取及处理工作全部实现自动化。

信号检测、噪声分析、信号干扰、均衡与补偿

Y99-61507-1361 9915322估计多变量稳定过程多遗漏值的递归方法=Recursivemethods for estimating multiple missing values of a multi-variate stationary process[会,英]/Bondon,P.& Ruiz,D.P.//1998 IEEE International Conference on Acous-tics,Speech and Signal Processing,Vol.3 of 6:DigitalSignal Processing.—1361～1364(HG)Y99-61507-1589 9915323基于子波变换的非线性自适应噪声抑制=Nonlinearadaptive noise suppression based on wavelet