論文の概要: IRG: Generating Synthetic Relational Databases using GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15187v1
• Date: Sat, 23 Dec 2023 07:47:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 19:10:15.285412
• Title: IRG: Generating Synthetic Relational Databases using GANs
• Title（参考訳）: IRG:GANを用いた合成関係データベースの生成
• Authors: Jiayu Li and Y.C. Tay
• Abstract要約: アカデミックや業界ではデータ共有の需要が急増している。 1つの選択肢は、実際のデータの合成生成されたバージョンのみを共有することである。 本稿では、GAN(Generative Adrial Network)を用いてテーブルを合成生成するインクリメンタルジェネレータ(IRG)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.082764587927857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is an overgrowing demand for data sharing in academia and industry. However, such sharing has issues with personal privacy and data confidentiality. One option is to share only synthetically-generated versions of the real data. Generative Adversarial Network (GAN) is a recently-popular technique that can be used for this purpose. Relational databases usually have multiple tables that are related to each other. So far, the use of GANs has essentially focused on generating single tables. This paper presents Incremental Relational Generator (IRG), which uses GANs to synthetically generate interrelated tables. Given an empirical relational database, IRG can generate a synthetic version that can be safely shared. IRG generates the tables in some sequential order. The key idea is to construct a context, based on the tables generated so far, when using a GAN to generate the next table. Experiments with public datasets and private student data show that IRG outperforms state-of-the-art in terms of statistical properties and query results.
• Abstract（参考訳）: アカデミックや業界ではデータ共有の需要が急増している。 しかし、このような共有は個人のプライバシーやデータの機密性に問題がある。 ひとつの選択肢は、合成生成された実データのみを共有することだ。 generative adversarial network (gan)は、この目的のために使用できる最近人気の高い技術である。 関係データベースは通常、互いに関連する複数のテーブルを持つ。 これまでのところ、GANの使用は基本的に単一のテーブルの生成に重点を置いています。 本稿では、GANを用いて相互関係テーブルを合成するインクリメンタルリレーショナルリレーショナルジェネレータ(IRG)を提案する。 経験的リレーショナルデータベースが与えられた場合、IRGは安全に共有できる合成バージョンを生成することができる。 IRGは連続した順序でテーブルを生成する。 キーとなるアイデアは、GANを使用して次のテーブルを生成する際に、これまで生成されたテーブルに基づいてコンテキストを構築することです。 公開データセットと私立学生データによる実験では、IRGは統計特性とクエリ結果の点で最先端の成績を示している。

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