基于Benford-SVR的数据异常检验模型构建及其应用

文献类型： 中文期刊

第一作者： 李斐斐

作者： 李斐斐;周向阳;秦朗;葛章明;韩书庆;张晶;吴建寨

作者机构：

关键词： 数据质量;Benford定律;SVR;农业生产数据

期刊名称： 山东农业科学

ISSN： 1001-4942

年卷期： 2019 年 51 卷 7 期

页码： 136-142,155

摘要： 当前数据数量剧增的同时,大量异常数据的存在降低了数据质量,数据分析工作面临着数据丰富而信息贫乏的困境,寻找有效的数据异常检验模型,成为数据科学研究的重要内容.本研究以农业生产数据为对象,融合应用Benford定律与SVR模型的技术优势,构建Benford-SVR异常数据检验模型,并以河北省7个地市131个县为例进行实证分析.结果表明,沧州、邢台、邯郸的数据集质量较好,保定、石家庄、唐山、张家口数据集质量较差,并从中有效挖掘出异常较大的数据点.本研究结果为农业数据应用与信息提取提供了参考,Benford-SVR模型可以作为数据质量检验中精准挖掘异常点的有效工具.

分类号： S126`TP393

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