Розроблені методи формування розширеної матриці атрибутів, знижена
кількість унікальних значень атрибутів на основі попередньої кластеризації
і удосконалено метод пошуку асоціативних правил для відновлення пропусків
у складі математичної моделі імпутації. На базі запропонованих методів розроблено моделі імпутації на основі асоціативних правил, випадкового лісу, машини опорних векторів, нейронної мережі та ЕМ-алгоритму. Отримав подальший розвиток метод імпутації на основі ансамблю моделей машинного навчання, адаптований до потреб аналізу даних із соцмереж, та розроблено інформаційну технологію відновлення пропущених даних.