論文の概要: Joint Relational Database Generation via Graph-Conditional Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16527v1
• Date: Thu, 22 May 2025 11:12:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.247545
• Title: Joint Relational Database Generation via Graph-Conditional Diffusion Models
• Title（参考訳）: グラフ畳み込み拡散モデルによる連関関係データベース生成
• Authors: Mohamed Amine Ketata, David Lüdke, Leo Schwinn, Stephan Günnemann,
• Abstract要約: プライバシのデータリリースや実際のデータセットといったアプリケーションでは、データベース(RDB)の生成モデルの構築が重要です。 従来はシングルテーブル生成にフォーカスするか、あるいはテーブルの順序を固定しテーブルを逐次生成する自動回帰因子化に依存していた。 我々は、RDB内のすべてのテーブルを秩序を課すことなく、共同でモデリングするという、根本的に異なるアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.06390394789874
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Building generative models for relational databases (RDBs) is important for applications like privacy-preserving data release and augmenting real datasets. However, most prior work either focuses on single-table generation or relies on autoregressive factorizations that impose a fixed table order and generate tables sequentially. This approach limits parallelism, restricts flexibility in downstream applications like missing value imputation, and compounds errors due to commonly made conditional independence assumptions. We propose a fundamentally different approach: jointly modeling all tables in an RDB without imposing any order. By using a natural graph representation of RDBs, we propose the Graph-Conditional Relational Diffusion Model (GRDM). GRDM leverages a graph neural network to jointly denoise row attributes and capture complex inter-table dependencies. Extensive experiments on six real-world RDBs demonstrate that our approach substantially outperforms autoregressive baselines in modeling multi-hop inter-table correlations and achieves state-of-the-art performance on single-table fidelity metrics.
• Abstract（参考訳）: リレーショナルデータベース(RDB)のジェネレーティブモデルの構築は、プライバシ保護データリリースや実際のデータセットの拡張といったアプリケーションにとって重要である。 しかし、これまでのほとんどの作業はシングルテーブル生成にフォーカスするか、あるいはテーブルの順序を定め、テーブルを逐次生成する自動回帰因子化に依存していた。 このアプローチは並列性を制限し、値計算の欠如や条件付き独立性の仮定による複合エラーのような下流アプリケーションにおける柔軟性を制限する。 我々は、RDB内のすべてのテーブルを秩序を課すことなく、共同でモデリングするという、根本的に異なるアプローチを提案する。 RDBの自然なグラフ表現を用いて,グラフ-連続関係拡散モデル(GRDM)を提案する。 GRDMはグラフニューラルネットワークを利用して、行属性を共同で識別し、複雑なテーブル間の依存関係をキャプチャする。 6つの実世界のRDBに関する大規模な実験により、我々のアプローチはマルチホップのテーブル間相関をモデル化する際の自己回帰ベースラインを大幅に上回り、単一テーブルの忠実度測定における最先端のパフォーマンスを達成することを示した。

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