Den prediktiva analysen av longitudinella sociala undersökningar är mycket känslig för effekterna av saknade data vid tidsobservationer. En sådan hög känslighet för saknade värden ökar behovet av korrekt dataimputation, eftersom en stor del av insamlade data inte kunde användas på rätt sätt. Tidigare studier inriktades på behandling av saknade data i longitudinella sociala nätverk på grund av icke-respondenter och hanterade problemet till stor del genom att tillskriva saknade länkar isolerat eller analysera imputeringseffekter på nätstatistik. Vi föreslår att man tar hänsyn till förändringar i nättopologin och det ömsesidiga beroendet mellan aktörernas länkar och attribut för att skapa ett enhetligt tillvägagångssätt för imputering av länkar och attribut i longitudinella sociala undersökningar. Den nya metoden, baserad på en exponentiell slumpmässig grafmodell, utvärderas experimentellt för fem scenarier för saknade datamodeller som använder syntetiska och verkliga dataset med 20 %-60 % av noderna saknas. De erhållna resultaten överträffade alla alternativ, varav fyra var länkimputationsmetoder och två nodattributimputationsmetoder. Vi diskuterar vidare tillämpligheten och skalbarheten av vår syn på verkliga problem i livet och jämför vår modell med de senaste framstegen inom området. Våra resultat tyder på att den föreslagna metoden kan användas som ett livskraftigt imputeringsverktyg i longitudinella studier.
För att utnyttja grafstrukturen har tidigare studier föreslagit imputering av saknade värden baserat på den exponentiella slumpmässiga grafmodellen REF.
Imputation of missing links and attributes in longitudinal social surveys
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}