换一批大数据驱动的罕见事件非均衡数据分析方法研究进展
Research progress on big-data-driven analysis strategies for imbalanced data of rare events
摘要罕见事件在各学科领域广泛存在,例如疫苗和药品的罕见不良反应、临床罕见疾病以及发生概率很小的临床结局等.这类事件的研究之所以受到广泛关注,是因为其发生通常会带来难以估量的严重后果.在大数据场景下,已涌现出包括基于抽样、类别加权、集成学习以及深度学习的众多罕见事件分析方法.本文系统总结了当前罕见事件分析方法的研究进展,介绍其基本原理以及适用场景,通过分析现有方法的优缺点,梳理归纳罕见事件研究的挑战,探索相关领域潜在的研究方向,为研究者提供参考.
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DOI
10.12173/j.issn.1005-0698.202411080
发布时间
2025-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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