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互联网金融社交平台数据不平衡类分布问题的重采样与算法集成策略
1
作者
李超建
陆钊
《信息技术与信息化》
2017年第5期37-39,共3页
互联网金融社交平台存在大量无关用户,致使潜在客户发掘工作面临挑战,使用重采样技术和算法集成可以解决这种不平衡类分布问题。本文整理出各种方法及其技术的优缺点,给出具体方法及代码,并证明方法的有效性。
关键词
算法集成
重采样
不
平衡
类
分布
互联网金融
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职称材料
题名
互联网金融社交平台数据不平衡类分布问题的重采样与算法集成策略
1
作者
李超建
陆钊
机构
玉林师范学院计算机科学与工程学院
不详
出处
《信息技术与信息化》
2017年第5期37-39,共3页
基金
广西高校科学技术研究项目(KY2015YB241)资助
文摘
互联网金融社交平台存在大量无关用户,致使潜在客户发掘工作面临挑战,使用重采样技术和算法集成可以解决这种不平衡类分布问题。本文整理出各种方法及其技术的优缺点,给出具体方法及代码,并证明方法的有效性。
关键词
算法集成
重采样
不
平衡
类
分布
互联网金融
Keywords
algorithmic ensemble
Re-sampling
imbalanced class distribution
Internet finance
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
互联网金融社交平台数据不平衡类分布问题的重采样与算法集成策略
李超建
陆钊
《信息技术与信息化》
2017
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