文献类型：期刊文章

作　　者：向鸿鑫[1] 杨云[1,2]

XIANG Hongxin;YANG Yun(School of Software,Yunnan University,Kunming 650504,China;Kunming Key Laboratory of Data Science and Intelligent Computing,Kunming 650504,China)

机构地区：[1]云南大学软件学院,昆明650504 [2]昆明市数据科学与智能计算重点实验室,昆明650504

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金(No.61663046;No.61876166);云南省应用基础研究计划项目(No.2016FB104);云南省中青年学术技术带头人后备人才项目(No.2017HB005);云南省创新团队项目(No.2017HC012)

年　　份：2019

卷　　号：55

期　　号：4

起止页码：1-16

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：近些年,分类算法取得了长足的发展。但是随着数据来源的不断扩大,人们获得的数据绝大部分是不平衡数据。而这些分类算法通常对不平衡数据敏感,因此对不平衡数据的分类变得十分困难。目前对不平衡数据挖掘方法主要分为两大方面,分别是针对不平衡数据的预处理方法和挖掘算法。就这两大方面对近些年出现的方法进行总结,并从数据预处理、算法和性能评估方法等方面进行多维度梳理。从不同的应用领域入手,讲述了存在的各种不平衡问题,以及不同学者在其领域中的研究和解决方法。最后分析了不平衡数据挖掘领域目前存在的问题,并对未来研究方向进行展望。

关 键 词：不平衡数据 采样 聚类方法 集成方法  代价敏感  性能评估  

分 类 号：TP391]