数据缺失情境下贝叶斯网络分类方法的深度剖析与创新应用.docx

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2025-09-20 发布于上海
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数据缺失情境下贝叶斯网络分类方法的深度剖析与创新应用

一、引言

1.1研究背景与动因

在信息技术迅猛发展的当下，数据已成为驱动各领域发展的核心要素。从科学研究到商业运营，从医疗健康到社会治理，数据的采集与分析无处不在，为决策提供着关键依据。现代数据采集过程中，数据缺失却是极为常见的现象。在医疗数据采集中，因患者拒绝透露某些敏感信息、检测设备故障等，会导致关键生理指标数据缺失；在市场调研里，受访者对部分问题的不回应，也会造成数据的不完整。数据缺失的产生原因复杂多样，涵盖硬件故障、人为失误、数据传输中断以及被调查者的不配合等多方面因素。

数据缺失给数据分析和应用带来诸多严峻挑战，甚至可能对决策