Prompt-Beschreibung

Kettenbasiertes Kollaboratives Lernframework: Ein kollaborativer Prozess für Datenimputation, Augmentierung und Pseudo-Label-Training Dieses Framework, das sich um die "kettenbasierte Kollaboration" dreht, erreicht einen einheitlichen Ansatz für statistische Genauigkeit, wirtschaftliche Rationalität und Modellgeneralisierung in synthetischen Daten durch drei Hauptsäulen: automatisierte Pfadverfolgung (Datenimputation), Multi-Modul-Datengenerierung und -Optimierung (CTGAN + Nachbearbeitung) und Pseudo-Label-gesteuertes Multi-Modell-Kollaborationstraining. Die folgenden Abschnitte bieten eine integrierte Erklärung aus der Perspektive von Kernalgorithmen, technischen Modulen und Prozessimplementierung. I. Kernalgorithmus: Automatisierte Pfadverfolgung (Datenimputationslogik) Um das Problem von Pfadunterbrechungen zu beheben, die durch fehlende Sprungregeln in Fragebögen/Daten verursacht werden, wird ein Pfadverfolgungs- und Vervollständigungsalgorithmus als Kernwerkzeug für die "Datenimputation" entwickelt. 1. Algorithmusschritte • Pfadknotendefinition: Abstrahieren von Fragen mit Sprunglogik zu Knoten, wobei deren Typ (Single-Choice/Multiple-Choice), logische Attribute (obligatorisch/mit nachfolgenden Fragen verknüpft) und Wertebereich markiert werden. • Sprunggraphenmodellierung: Umwandeln von Sprungregeln (z. B. "F1='Ja' → F3") in gerichtete Kanten, wodurch ein baumartiger "Fragebogenlogik-Sprunggraph" konstruiert wird. • Traversierung und Erkennung: Traversieren von Knoten vom Startpunkt aus, wobei der Zugriffspfad aufgezeichnet wird. Wenn es nicht besuchte Knoten gibt (Pfadabschneidung), fehlt eine Regel; wenn es wiederholt besuchte Knoten gibt (zyklischer Pfad), liegt ein logischer Widerspruch vor. • Pfadvervollständigung: • Abgeschnittene Pfade: Auswählen von Pfaden mit hoher Frequenz nach dem "Wiederholungsprinzip" oder Reparieren nach dem "statistischen Prinzip" (mediane/durchschnittliche Pfadlänge). • Zyklische Pfade: Nach dem Löschen doppelter Knoten Vervollständigen des Pfads mit der Methode des abgeschnittenen Pfads. • Verifizierung und Optimierung: Überprüfen auf Schleifen/Redundanzen/Auslassungen im vervollständigten Pfad, Anpassen von Kantengewichten oder Neudefinieren von Regeln. 2. Rolle in der kettenbasierten Kollaboration Bietet eine strukturierte Logik für die Datenimputation: Identifiziert unterbrochene Knoten (z. B. fehlende Sprungassoziationen) durch Pfadverfolgung und vervollständigt Regeln durch die Kombination statistischer Prinzipien, wodurch die Integrität der Datengenerierung sichergestellt wird (z. B. decken Fragebogenpfade alle vernünftigen Zweige ab). II. Technische Module: Mathematische Grundlagen der Datengenerierung und -optimierung Das Framework integriert Wahrscheinlichkeitstheorie, optimale Transporttheorie und Deep Learning, um die Datenqualität in drei Phasen sicherzustellen: Vorverarbeitung, Generierung und Nachbearbeitung. 1. Vorverarbeitung: Gruppierte Quantiltransformation (Datenstandardisierung) • Mathematisches Prinzip: Für ein kontinuierliches Merkmal X wird es mithilfe der kumulativen Verteilungsfunktion F_X(x) auf eine uniforme Verteilung U(0,1) abgebildet und dann mithilfe der inversen CDF \Phi^{-1} der Standardnormalverteilung in die Zielverteilung transformiert: X_{\text{trans}} = \Phi^{-1}(F_X(X)), \quad X_{\text{trans}c} = \Phi^{-1}(F_{X|c}(X)) (Die gruppierte Transformation berechnet die bedingte Verteilung F_{X|c} entsprechend der diskreten Merkmalskombination c). • Theoretische Grundlage: Wahrscheinlichkeitsintegraltransformationstheorem (U=F_X(X)\sim\text{Uniform}(0,1))