프롬프트 설명

체인 기반 협업 학습 프레임워크: 데이터 보완, 증강 및 의사 레이블 학습을 위한 협업 프로세스 이 프레임워크는 "체인 기반 협업"을 중심으로 통계적 충실도, 비즈니스 합리성 및 합성 데이터의 모델 일반화를 세 가지 핵심 요소, 즉 자동 경로 추적(데이터 보완), 다중 모듈 데이터 생성 및 최적화(CTGAN + 후처리) 및 의사 레이블 기반 다중 모델 협업 학습을 통해 통합적으로 달성합니다. 다음 섹션에서는 핵심 알고리즘, 기술 모듈 및 프로세스 구현의 관점에서 통합적인 설명을 제공합니다. I. 핵심 알고리즘: 자동 경로 추적 (데이터 보완 논리) 설문지/데이터에서 점프 규칙 누락으로 인해 발생하는 경로 단절 문제를 해결하기 위해 경로 추적 및 완료 알고리즘이 "데이터 보완"의 핵심 도구로 설계되었습니다. 1. 알고리즘 단계 • 경로 노드 정의: 점프 논리가 있는 질문을 노드로 추상화하고 유형(단일 선택/다중 선택), 논리적 속성(필수/후속 질문에 연결됨) 및 값 공간을 표시합니다. • 점프 그래프 모델링: 점프 규칙(예: "Q1='예' → Q3")을 방향성 에지로 변환하여 트리 형태의 "설문지 논리 점프 그래프"를 구성합니다. • 순회 및 감지: 시작점에서 노드를 순회하고 액세스 경로를 기록합니다. 방문하지 않은 노드(경로 잘림)가 있으면 규칙이 누락된 것이고, 반복적으로 방문한 노드(순환 경로)가 있으면 논리적 모순이 존재합니다. • 경로 완료: • 잘린 경로: "반복 원칙"에 따라 고빈도 경로를 선택하거나 "통계 원칙"(중앙값/평균 경로 길이)에 따라 복구합니다. • 순환 경로: 중복 노드를 삭제한 후 잘린 경로 방법을 사용하여 경로를 완료합니다. • 검증 및 최적화: 완료된 경로에서 루프/중복/누락을 확인하고, 에지 가중치를 조정하거나 규칙을 재정의합니다. 2. 체인 기반 협업에서의 역할 데이터 보완을 위한 구조화된 논리 제공: 경로 추적을 통해 끊어진 노드(예: 누락된 점프 연결)를 식별하고 통계적 원칙을 결합하여 규칙을 완료하여 데이터 생성의 무결성을 보장합니다(예: 설문지 경로는 모든 합리적인 분기를 포함함). II. 기술 모듈: 데이터 생성 및 최적화의 수학적 기초 이 프레임워크는 확률 이론, 최적 수송 이론 및 딥 러닝을 통합하여 전처리, 생성 및 후처리의 세 단계를 통해 데이터 품질을 보장합니다. 1. 전처리: 그룹화된 분위수 변환 (데이터 표준화) • 수학적 원리: 연속형 특징 X에 대해 누적 분포 함수 F_X(x)를 사용하여 균등 분포 U(0,1)에 매핑한 다음 표준 정규 분포의 역 CDF \Phi^{-1}를 사용하여 대상 분포로 변환합니다. X_{\text{trans}} = \Phi^{-1}(F_X(X)), \quad X_{\text{trans}c} = \Phi^{-1}(F_{X|c}(X)) (그룹화된 변환은 이산형 특징 조합 c에 따라 조건부 분포 F_{X|c}를 계산합니다). • 이론적 근거: 확률 적분 변환 정리 (U=F_X(X)\sim\text{Uniform}(0,1))