电子科大软件学院博士生在ACM Computing Surveys发表研究成果

物联 系统在数据采集过程中，通常会因传感器故障等导致采集数据缺失。缺失数据的插补（Imputation）方法，对物联 系统的智能决策来说是至关重要的。该研究面向物联 领域，对缺失数据插补技术的研究现状进行了全面深入的综述。首先概略分析了基于缺失数据的物联 体系架构，然后深入剖析了处理缺失数据的各种方法和策略（图1）、使用假设、计算平台以及存在的问题。该研究还进一步探讨了缺失数据插补技术在物联 领域的具体应用方案。最后，分析了智能物联 环境下缺失数据插补技术面临的严峻挑战，并对未来发展方向提出了建议和展望。

ACM Computing Surveys是计算机领域的国际顶级期刊，专注刊登计算机领域的最新综述研究成果，2020-2021年度影响因子10.282，是中科院JCR一区Top期刊。