提示词描述

基于链式协作的学习框架：一种用于数据插补、增强和伪标签训练的协作过程 该框架以“链式协作”为中心，通过三个关键支柱，在合成数据中实现统计保真度、业务合理性和模型泛化能力的统一：自动化路径追踪（数据插补）、多模块数据生成和优化（CTGAN + 后处理）以及伪标签驱动的多模型协同训练。以下部分将从核心算法、技术模块和过程实现的角度提供综合解释。 I. 核心算法：自动化路径追踪（数据插补逻辑） 为了解决问卷/数据中因缺失跳转规则而导致的路径中断问题，设计了一种路径追踪和补全算法，作为“数据插补”的核心工具。 1. 算法步骤 • 路径节点定义：将具有跳转逻辑的问题抽象为节点，标记其类型（单选题/多选题）、逻辑属性（必填/与后续问题相关）和值空间。 • 跳转图建模：将跳转规则（例如，“Q1='是' → Q3”）转换为有向边，构建一个树状的“问卷逻辑跳转图”。 • 遍历和检测：从起点遍历节点，记录访问路径。如果存在未访问的节点（路径截断），则表示缺少规则；如果存在重复访问的节点（循环路径），则表示存在逻辑矛盾。 • 路径补全： • 截断路径：根据“重复原则”选择高频路径，或根据“统计原则”（中位数/平均路径长度）进行修复。 • 循环路径：删除重复节点后，使用截断路径方法完成路径。 • 验证和优化：检查已完成路径中的循环/冗余/遗漏，调整边权重或重新定义规则。 2. 在链式协作中的作用 为数据插补提供结构化逻辑：通过路径追踪识别断开的节点（例如，缺失的跳转关联），并通过结合统计原则来完成规则，确保数据生成的完整性（例如，问卷路径覆盖所有合理的分支）。 II. 技术模块：数据生成和优化的数学基础 该框架集成了概率论、最优传输理论和深度学习，通过预处理、生成和后处理三个阶段来确保数据质量。 1. 预处理：分组分位数转换（数据标准化） • 数学原理：对于连续特征 X，使用累积分布函数 F_X(x) 将其映射到均匀分布 U(0,1)，然后使用标准正态分布的逆 CDF \Phi^{-1} 将其转换为目标分布： X_{\text{trans}} = \Phi^{-1}(F_X(X)), \quad X_{\text{trans}c} = \Phi^{-1}(F_{X|c}(X)) （分组转换根据离散特征组合 c 计算条件分布 F_{X|c}）。 • 理论基础：概率积分变换定理 (U=F_X(X)\sim\text{Uniform}(0,1))