| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 论文研究结构图 | 第9-10页 |
| 第一章 前言 | 第10-16页 |
| ·数据挖掘介绍 | 第10-11页 |
| ·数据预处理 | 第11-13页 |
| ·数据缺失 | 第13页 |
| ·本论文选题意义 | 第13-14页 |
| ·本论文主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 缺失值相关问题综述 | 第16-27页 |
| ·缺失数据简介 | 第16-18页 |
| ·缺失值定义 | 第16页 |
| ·缺失数据产生的原因 | 第16-17页 |
| ·缺失数据的影响及处理的必要性 | 第17页 |
| ·缺失数据的预防与处理 | 第17-18页 |
| ·对缺失数据研究的历史发展 | 第18页 |
| ·已有的处理缺失值的方法 | 第18-21页 |
| ·缺失机制 | 第18-19页 |
| ·缺失数据的处理方法 | 第19-21页 |
| ·常见缺失值填充方法综述 | 第21-26页 |
| ·缺失情况分类 | 第21-22页 |
| ·存在的填充缺失值方法的分类 | 第22-25页 |
| ·缺失值填充的目标和填充效果的衡量准则 | 第25-26页 |
| ·本文算法的特点 | 第26-27页 |
| 第三章 决策属性缺失填充算法（DAIM） | 第27-41页 |
| ·介绍 | 第27-29页 |
| ·非参重复填充算法 | 第29-33页 |
| ·为混和型条件属性构建点积核函数 | 第29-31页 |
| ·为离散型或者连续型缺失决策属性构建核估计器 | 第31页 |
| ·非参重复填充算法 | 第31-33页 |
| ·构建半参模型 | 第33-35页 |
| ·实验分析 | 第35-40页 |
| ·缺失为连续属性的非参填充方法 | 第35-38页 |
| ·缺失为离散属性的非参填充方法 | 第38页 |
| ·半参重复填充方法 | 第38-39页 |
| ·实验选择最优窗宽 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 条件属性缺失填充方法 | 第41-52页 |
| ·介绍 | 第41-42页 |
| ·代价敏感的增量填充算法（CAIM） | 第42-45页 |
| ·经济因素（ Economical Criterion） | 第42-43页 |
| ·有效信息（Efficient Information） | 第43-44页 |
| ·缺失值排行 | 第44-45页 |
| ·增量填充策略 | 第45-47页 |
| ·找出‘absent’事例和‘predictable’缺失值 | 第45-46页 |
| ·CII 算法 | 第46-47页 |
| ·试验分析 | 第47-51页 |
| ·实验设置 | 第47-48页 |
| ·各种不同缺失比率的实验 | 第48-50页 |
| ·各种不同填充代价的实验 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第五章 条件属性和决策属性同时缺失的填充算法（CDAIM） | 第52-65页 |
| ·介绍 | 第52-54页 |
| ·最近邻填充算法 | 第52-53页 |
| ·灰色关系分析（简称GDA） | 第53-54页 |
| ·GBKII 算法 | 第54-57页 |
| ·错误率和算法时间复杂度 | 第57页 |
| ·数据规范方法 | 第57-58页 |
| ·真实例子说明 | 第58-60页 |
| ·实验分析 | 第60-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 第六章 全文总结 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 读研期间发表或被录用的论文目录 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
