【摘 要】
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时间序列在现实世界的应用中无处不在,例如股票走势数据、气象观测数据和医疗数据等。然而,由于意外事故,例如传感器损坏或信号丢失等,导致时间序列中的值丢失,使数据难以利用,损害下游应用,如传统的分类、回归、预测等任务。因此,处理时间序列数据中的缺失值对于后续的分析变得格外重要。传统的缺失值处理方法包括直接删除法、按统计值填充法以及基于机器学习算法的填充法。然而,这些工作很少考虑观测值之间的时间关系和维
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时间序列在现实世界的应用中无处不在,例如股票走势数据、气象观测数据和医疗数据等。然而,由于意外事故,例如传感器损坏或信号丢失等,导致时间序列中的值丢失,使数据难以利用,损害下游应用,如传统的分类、回归、预测等任务。因此,处理时间序列数据中的缺失值对于后续的分析变得格外重要。传统的缺失值处理方法包括直接删除法、按统计值填充法以及基于机器学习算法的填充法。然而,这些工作很少考虑观测值之间的时间关系和维度关系,将时间序列视为正常的结构化数据,从而丢失了时间之间的信息,连续缺失时也未考虑维度之间的信息。针对上述问题,本文在时间序列填充领域进行了以下研究:（1）本文分析现有填充模型的优势和存在的问题,针对时间序列数据的特性提出用RNN模型捕获时间信息,同时考虑维度依赖性,共同填充数据中的缺失值。（2）本文提出了基于GRU的时间正则化矩阵分解模型GRU-RMF,在TRMF模型基础上将非线性门控循环网络GRU作为时间特征矩阵的正则化器来捕捉时间序列之间的长期和短期依赖,学习时间之间的关系,矩阵分解学习维度关系,对时间序列缺失值进行填充。（3）本文提出了以一种基于GAN的递归填充网络,该方法利用生成对抗网络LGAIN（Light GAIN）学习原始数据的真实分布,用生成的数据填充缺失值,并计算生成数据与原始数据的误差得到不确定值。设计新的GRU单元（GRU-F）,利用LGAIN填充后的数据、不确定值及时间信息对缺失值进行进一步的填充。真实数据集下的实验结果表明,本文提出的两种时间序列缺失值填充方法,在填充准确度上显著优于主流的填充方法,利用本文方法填充后的数据集也能够显著提高下游分类任务的性能。
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