文献类型：期刊文献

中文题名：离散属性的缺损数据处理方法

英文题名：Dealing with Incomplete Data of Category Attributes

作者：杨欣斌[1];孙京诰[1];侍洪波[1];黄道[1]

机构：[1]华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237

年份：2003

卷号：29

期号：6

起止页码：646

中文期刊名：华东理工大学学报（自然科学版）

外文期刊名：Journal of East China University of Science and Technology

收录：CSTPCD;;国家哲学社会科学学术期刊数据库;Scopus;北大核心:【北大核心2000】；CSCD:【CSCD2011_2012】；

基金：上海市自然科学基金资助项目(01ZD4014)

语种：中文

中文关键词：缺损数据;数据挖掘;面向属性的知识发现;领域知识

外文关键词：incomplete data; data mining; attribute-oriented knowledge discovery; domain knowledge

摘要：讨论了利用领域知识,如完整性约束,分级概念等,对原数据库进行重新处理并且给那些丢失或明显背离常规的属性确定一个取值区间。实验证明利用这种基于属性的知识发现方法处理缺损数据是很有效的。
Incomplete data including noisy and missing data occurs frequently in data mining. In this paper we discuss the use of domain knowledge, such as integrity constraints or concept hierarchy, to reengineer the database and allocate sets to which missing or unacceptable outlying data may belong. Attributeoriented knowledge discovery method is proved to be a powerful approach for mining incomplete data in the large database in our experiment of this paper.