通过结合二分图和完全有向图增强缺失数据插补

本研究解决了缺失数据插补中的重要挑战，即识别和利用特征之间的相互依赖性。我们提出了一种新颖的框架——二分和完全有向图神经网络（BCGNN），该模型显著提高了特征插补的准确性，相较于现有的方法，平均绝对误差减少了15%。