Description du prompt

Cadre d'apprentissage collaboratif basé sur une chaîne : Un processus collaboratif pour l'imputation, l'augmentation et l'entraînement avec pseudo-étiquettes des données. Ce cadre, centré sur la "collaboration basée sur une chaîne", réalise une approche unifiée de la fidélité statistique, de la rationalité commerciale et de la généralisation du modèle dans les données synthétiques grâce à trois piliers clés : le traçage de chemin automatisé (imputation des données), la génération et l'optimisation de données multi-modules (CTGAN + post-traitement) et l'entraînement collaboratif multi-modèle piloté par des pseudo-étiquettes. Les sections suivantes fournissent une explication intégrée du point de vue des algorithmes centraux, des modules techniques et de la mise en œuvre du processus. I. Algorithme central : Traçage de chemin automatisé (Logique d'imputation des données) Pour résoudre le problème des ruptures de chemin causées par des règles de saut manquantes dans les questionnaires/données, un algorithme de traçage et de complétion de chemin est conçu comme l'outil central pour "l'imputation des données". 1. Étapes de l'algorithme • Définition du nœud de chemin : Abstraire les questions avec une logique de saut en nœuds, en marquant leur type (choix unique/choix multiple), leurs attributs logiques (obligatoire/lié aux questions suivantes) et leur espace de valeurs. • Modélisation du graphe de saut : Convertir les règles de saut (par exemple, "Q1='Oui' → Q3") en arêtes orientées, construisant un "graphe de saut logique de questionnaire" en forme d'arbre. • Parcours et détection : Parcourir les nœuds à partir du point de départ, en enregistrant le chemin d'accès. S'il y a des nœuds non visités (troncature du chemin), une règle est manquante ; s'il y a des nœuds visités à plusieurs reprises (chemin cyclique), une contradiction logique existe. • Complétion du chemin : • Chemins tronqués : Sélectionner les chemins à haute fréquence selon le "principe de répétition" ou réparer selon le "principe statistique" (longueur de chemin médiane/moyenne). • Chemins cycliques : Après avoir supprimé les nœuds en double, compléter le chemin en utilisant la méthode du chemin tronqué. • Vérification et optimisation : Vérifier les boucles/redondances/omissions dans le chemin complété, ajuster les poids des arêtes ou redéfinir les règles. 2. Rôle dans la collaboration basée sur une chaîne Fournit une logique structurée pour l'imputation des données : Identifie les nœuds rompus (tels que les associations de saut manquantes) par le traçage de chemin et complète les règles en combinant les principes statistiques, assurant l'intégrité de la génération des données (par exemple, les chemins de questionnaire couvrent toutes les branches raisonnables). II. Modules techniques : Fondements mathématiques de la génération et de l'optimisation des données Le cadre intègre la théorie des probabilités, la théorie du transport optimal et l'apprentissage profond pour assurer la qualité des données à travers trois étapes : le prétraitement, la génération et le post-traitement. 1. Prétraitement : Transformation quantile groupée (Standardisation des données) • Principe mathématique : Pour une caractéristique continue X, la mapper à une distribution uniforme U(0,1) en utilisant la fonction de distribution cumulative F_X(x), puis la transformer en la distribution cible en utilisant la CDF inverse \Phi^{-1} de la distribution normale standard : X_{\text{trans}} = \Phi^{-1}(F_X(X)), \quad X_{\text{trans}c} = \Phi^{-1}(F_{X|c}(X)) (La transformation groupée calcule la distribution conditionnelle F_{X|c} selon la combinaison de caractéristiques discrètes c). • Base théorique : Théorème de la transformation intégrale de probabilité (U=F_X(X)\sim\text{Uniform}(0,1))