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评价数据易被噪声污染，导致评价结论失真。该文提出一种基于数据密度的噪声清洗（DNC）算法，用于识别并过滤评价数据中的噪声，介绍了一套仿真实验方案。实验结果表明，DNC算法可以提高噪声的识别和过滤效果。该算法在数据管理领域具有应用价值。
评价数据的噪声清洗算法及其仿真实验
【摘 要】
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评价数据易被噪声污染，导致评价结论失真。该文提出一种基于数据密度的噪声清洗（DNC）算法，用于识别并过滤评价数据中的噪声，介绍了一套仿真实验方案。实验结果表明，DNC算法可以提高
【机 构】
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浙江万里学院信息管理系
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2008年11期
【基金项目】
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宁波市教育局基金资助项目(JD061037)
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