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不平衡数据分类的研究现状
  • ISSN号：1001-3695
  • 期刊名称：《计算机应用研究》
  • 时间：0
  • 分类：TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]华南理工大学计算机科学与工程学院,广州510641, [2]华南理工大学数学科学学院,广州510641, [3]广东技术师范学院计算机科学系,广州510665
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（60433020,10471045）
作者： 林智勇[1,3], 郝志峰[1], 杨晓伟[2]
关键词： 不平衡数据, 机器学习, 模式分类, imbalanced data sets（IDS） , machine learning, pattern classification
中文摘要：

不平衡数据在实际应用中广泛存在，它们已对机器学习领域构成了一个挑战，如何有效处理不平衡数据也成为目前的一个新的研究热点。综述了这一新领域的研究现状，包括该领域最新研究内容、方法及成果。

英文摘要：

IDS（ imbalanced data sets） , arising pervasively in practical applications, have caused a huge challenge to the machine learning community and consequently attracted more and more attentions. The paper summarized the state of this relatively new research field, including its issues, methods and results.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编：刘营
  • 地址：成都市成科西路3号
  • 邮编：610041
  • 邮箱：arocmag@163.com
  • 电话：028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-3695
  • 国内统一刊号：ISSN：51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:60049