例如,研究团(tuán )队从管理(lǐ )决策情境出发,指出数据缺失与用户特(tè )征(zhēng )、产品属(shǔ )性等多(duō )种因素密切相关,应当为“非随机缺失”,而不是此前假设的“随(suí )机缺失”。基于此,研究团队(duì )创新性提出了非随机缺(quē )失情形下的(de )矩(jǔ )阵填(tián )补系列(liè )方(fāng )法。这是一种完全由数据(jù )驱动、无需假设(shè )缺失机制(zhì )的填补方法。这种“无模型”的新方法不依赖(lài )任(rèn )何先验(yàn )信息,即便在缺失机制完全未知的情况下,也(yě )能实现高(gāo )效、准确(què )的缺(quē )失(shī )值补全。
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