摘要：大数据环境下,数据缺失是一种普遍现象,由此带来数据决策偏差等问题.针对石油生产数据缺失问题,提出一种基于SMOTE和KNN的数据填充SMKNN算法.受不平衡数据集过采样的启发,SMKNN算法在KNN算法基础上采用SMOTE算法选取近邻随机插值产生的数据作为近似缺失值,同时,采用多重填补思想求平均值作为填充数据.分别采用UCI机器学习标准数据集和大庆油田某井区生产数据进行实验,验证了SMKNN算法不仅能填充数据,而且提高了准确率.

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