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基于单边选择链和样本分布密度融合机制的非平衡数据挖掘方法_翟云
7 Vol． 42 No． 7
第 期 电 子 学 报
20 14 7 ACTA ELECTＲONICA SINICA Jul． 20 14
年 月
基于单边选择链和样本分布密度融合机制的
非平衡数据挖掘方法
1，2 3 4 2 2
， ， ， ，
翟 云 王树鹏 马 楠 杨炳儒 张德政
(1． ， 100089 ;2 ． ， 100083 ;
国家行政学院电子政务研究中心 北京 北京科技大学计算机与通信工程学院 北京
3 ． ， 100093 ;4 ． ， 100 10 1)
中国科学院信息工程研究所 北京 北京联合大学信息学院 北京
: ． ，
摘 要 非平衡数据集分类问题是机器学习领域的重大挑战性难题 针对该难题 传统的少数类样本合成技术
(Synthetic Minority Over-Sampling Technique ，SMOTE) ． ，
已成为一种有力手段并得到广泛采用 但在新样本生成过程中
SMOTE ， ． ，
利用所有少数类样本合成新样本 由此产生过拟合瓶颈 为更好地解决该问题 提出了一种基于单边选择链和
样本分布密度的非平衡数据挖掘新方法 (One-Sided Link ＆ Distribution Density-SMOTE ，OSLDD-SMOTE )． OSLDD-
SMOTE ， ．
通过单边选择链遴选出处于分类边界的少数类样本 根据这些样本的动态分布密度生成新样本 进而分析了
; G-mean 、F-measure AUC OSLDD-SMOTE
样本合成度对节点数目和对少数类精度的影响 基于 和 三个指标综合比较了
． ，OSLDD-SMOTE
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