Descrição do Prompt

Framework de Aprendizagem Colaborativa Baseado em Cadeias: Um Processo Colaborativo para Imputação, Aumento e Treinamento com Pseudo-Rótulos de Dados Este framework, centrado na "colaboração baseada em cadeias", alcança uma abordagem unificada para fidelidade estatística, racionalidade de negócios e generalização de modelos em dados sintéticos através de três pilares principais: rastreamento automatizado de caminhos (imputação de dados), geração e otimização de dados multi-módulo (CTGAN + pós-processamento) e treinamento colaborativo multi-modelo orientado por pseudo-rótulos. As seções a seguir fornecem uma explicação integrada das perspectivas de algoritmos centrais, módulos técnicos e implementação de processos. I. Algoritmo Central: Rastreamento Automatizado de Caminhos (Lógica de Imputação de Dados) Para resolver o problema de quebras de caminho causadas por regras de salto ausentes em questionários/dados, um algoritmo de rastreamento e conclusão de caminhos é projetado como a ferramenta central para "imputação de dados". 1. Etapas do Algoritmo • Definição de Nó de Caminho: Abstrair perguntas com lógica de salto em nós, marcando seu tipo (escolha única/múltipla), atributos lógicos (obrigatório/vinculado a perguntas subsequentes) e espaço de valor. • Modelagem de Grafo de Salto: Converter regras de salto (por exemplo, "P1='Sim' → P3") em arestas direcionadas, construindo um "grafo de salto lógico de questionário" em forma de árvore. • Travessia e Detecção: Percorrer os nós a partir do ponto de partida, registrando o caminho de acesso. Se houver nós não visitados (truncamento de caminho), uma regra está faltando; se houver nós visitados repetidamente (caminho cíclico), existe uma contradição lógica. • Conclusão do Caminho: • Caminhos Truncados: Selecionar caminhos de alta frequência de acordo com o "princípio da repetição" ou reparar de acordo com o "princípio estatístico" (comprimento médio/mediano do caminho). • Caminhos Cíclicos: Após excluir nós duplicados, completar o caminho usando o método de caminho truncado. • Verificação e Otimização: Verificar loops/redundâncias/omissões no caminho concluído, ajustar os pesos das arestas ou redefinir as regras. 2. Papel na Colaboração Baseada em Cadeias Fornece lógica estruturada para imputação de dados: Identifica nós quebrados (como associações de salto ausentes) através do rastreamento de caminhos e completa as regras combinando princípios estatísticos, garantindo a integridade da geração de dados (por exemplo, os caminhos do questionário cobrem todos os ramos razoáveis). II. Módulos Técnicos: Fundamentos Matemáticos da Geração e Otimização de Dados O framework integra teoria da probabilidade, teoria do transporte ótimo e aprendizado profundo para garantir a qualidade dos dados através de três etapas: pré-processamento, geração e pós-processamento. 1. Pré-processamento: Transformação Quantílica Agrupada (Padronização de Dados) • Princípio Matemático: Para uma característica contínua X, mapeá-la para uma distribuição uniforme U(0,1) usando a função de distribuição cumulativa F_X(x) e, em seguida, transformá-la na distribuição alvo usando a CDF inversa \Phi^{-1} da distribuição normal padrão: X_{\text{trans}} = \Phi^{-1}(F_X(X)), \quad X_{\text{trans}c} = \Phi^{-1}(F_{X|c}(X)) (A transformação agrupada calcula a distribuição condicional F_{X|c} de acordo com a combinação de características discretas c). • Base Teórica: Teorema da transformação integral de probabilidade (U=F_X(X)\sim\text{Uniforme}(0,1))