基于指数分层结构算法的数据可信度评估模型设计

• 作者: 廖嘉炜 吴永欢 杜舒明 邹时容 徐炫东
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 关键词: 指数分层结构算法 数据可信度评估 层次分析 缺漏数据 亚超度量空间
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 数据库与数据挖掘|DATABASE AND DATA MINING
• 页码范围: 40-44
• 页数: 5页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2021.02.008

摘要

针对传统的数据可信度评估模型存在分类适应性较差的问题,设计一种基于指数分层结构算法的数据可信度评估模型.分析实际数据资产管理过程,建立数据可信度评估指标体系;按照数据类型和数据间存在的周期性关系补充待评估数据中的缺漏数据,完成对待估数据的预处理;将数据归一化后生成数据集合,并根据数据间的相关系数建立亚超度量空间,生成指数分层结构树,结合层次分析法完成对可信度模型的设计.实验结果表明,与传统评估模型相比,所提模型的分类适应性更强,数据查全率更高,应用优势更明显.