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一种基于少量问卷调查数据的多目标特征预测方法

摘要

一种基于少量问卷调查数据的多目标特征预测方法,包括如下步骤:S1:整理问卷调查数据;S2:使用k‑means方法对步骤S1中缺失数据进行插补;S3:通过独热编码和编码标签将步骤S2中补充后的非数值型特征转换为数值型特征;S4:将步骤S3中转换得到的数值型特征与任意一个想要预测的目标特征进行关联,称为一个任务;建立基于随机配置径向基网络的多任务监督学习模型,并对多个任务进行预测;S5:根据步骤S4建立模型的输出结果,得到最终的预测结果;本发明通过利用多个目标特征之间的关联性,挖掘存在于模型参数或数据特征中的共有信息,以解决问卷调查数据不足的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN111815030A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工商大学;

    申请/专利号CN202010530453.0

  • 发明设计人 董雪梅;孔旭东;

    申请日2020-06-11

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101);G06F17/16(20060101);G06F17/18(20060101);

  • 代理机构33283 杭州天昊专利代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人董世博

  • 地址 310018 浙江省杭州市江干区学正街18号浙江工商大学统计与数学学院

  • 入库时间 2023-06-19 08:36:28

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