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J-GLOBAL ID：202002228386309788   整理番号：20A1710047

余弦類似性測度を用いた欠損値補完アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Missing Value Imputation Approach Using Cosine Similarity Measure

著者 (3件)： Rashid Wajeeha (School of Computer Science and Engineering, Shri Mata Vaishno Devi University, Katra, India) ,  Arora Sakshi (School of Computer Science and Engineering, Shri Mata Vaishno Devi University, Katra, India) ,  Gupta Manoj Kumar (School of Computer Science and Engineering, Shri Mata Vaishno Devi University, Katra, India)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1165  ページ： 557-565  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 欠測値を含む不完全データセットマイニングは,データマイニング,特に大規模データセットで様々な問題を生成することができる。ミッシングデータは,データの品質に影響する主要因子の1つである。欠測値推定は,欠測値を含む不完全データセットを扱う最適解を提供する。しかし,欠測値に対するクラス中心ベースアプローチは良い結果を与えるが,距離で線形性を生成する線形距離で動作するユークリッド距離を使用する:従って,欠測データを不正確にする。本論文では,余弦類似性測度を用いた欠測値推定手法を用いた。提案モデルは,クラス中心ベースの補完アプローチより良い結果を提供する暗黙分類ラベル推定とコサイン類似性比定式化を使用する。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *測度 ,  線形性 ,  類似性 ,  定式化 ,  データマイニング
準シソーラス用語： 最適解 ,  欠測値 ,  Euclid距離 ,  不完全データ ,  大規模データセット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 欠測データ ,  欠損データ補完 ,  データマイニング ,  不完全データセット

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 類似性 ,  測度 ,  欠損 ,  補完