【摘 要】
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不平衡数据在信用评估、财务造假、医疗诊断等现实应用中广泛存在。在众多处理不平衡数据的算法中,SMOTE算法(synthetic minority over-sampling technique)应用最为广泛。为
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61473325)
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不平衡数据在信用评估、财务造假、医疗诊断等现实应用中广泛存在。在众多处理不平衡数据的算法中,SMOTE算法(synthetic minority over-sampling technique)应用最为广泛。为解决SMOTE算法在生成数据时会弱化数据的真实分布,同时考虑到本福特法则(Benford’s Law)在处理自然数据中可以弥补数据弱化这一特点,将SMOTE算法与Benford’s Law相结合,提出一种新的处理类别不平衡数据的算法(BL-SMOTE算法),以提高数据分布真实性和准确性。实验结果表明
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