ABSTRACT Saknade eller felaktiga uppgifter som orsakas av felaktig verksamhet kan allvarligt äventyra säkerhetsutredningen. Saknade data kan inte bara skada informationens integritet utan också leda till avvikelse från datautvinning och analys. Det är därför nödvändigt att genomföra imputeringen av värde som saknas i förbehandlingen av uppgifter för att minska risken för att uppgifter saknas till följd av mänskliga fel och operationer. Prestanda hos befintliga imputeringsmetoder för saknade värden kan inte uppfylla analyskraven på grund av dess låga noggrannhet och dåliga stabilitet, särskilt den snabbt minskande imputeringsnoggrannheten med den ökande frekvensen av saknade data. I detta dokument föreslår vi en ny imputationalgoritm som saknar värde baserat på beviskedjan (MIAEC), som först bryter alla relevanta bevis på saknade värden i varje datatupler och sedan kombinerar dessa relevanta bevis för att bygga beviskedjan för ytterligare uppskattning av saknade värden. För att utöka MIAEC för storskalig databehandling använder vi den kartminskande programmeringsmodellen för att förverkliga distributionen och parallelliseringen av MIAEC. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden kan ge högre imputation noggrannhet jämfört med saknade data imputation algoritm baserad på naiva Bayes, läget imputation algoritm, och den föreslagna saknade data imputation algoritm baserad på K-nearest granne. MIAEC har högre imputationnoggrannhet och dess imputationnoggrannhet garanteras också med den ökande andelen saknade värden eller positionsbytet av saknade värden. MIAEC är också visat sig vara lämplig för den distribuerade datorplattformen och kan uppnå ett idealiskt upphastighetsförhållande. Försvann värdeimputering; förbehandling av uppgifter; beviskedja; avbildning av kartor.
Beviskedjans metod REF tillämpades också för att ta fram alla relevanta belägg för saknade värden och bygga upp en ytterligare uppskattning av saknade värden.
MIAEC: Missing Data Imputation Based on the Evidence Chain
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}