論文の概要: Synthetic Tabular Data Generation: A Comparative Survey for Modern Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.11590v1
• Date: Tue, 15 Jul 2025 14:57:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.086731
• Title: Synthetic Tabular Data Generation: A Comparative Survey for Modern Techniques
• Title（参考訳）: 合成語彙データ生成 : 現代技術の比較調査
• Authors: Raju Challagundla, Mohsen Dorodchi, Pu Wang, Minwoo Lee,
• Abstract要約: プライバシー規制が厳しくなり、現実世界のデータへのアクセスが制限されるようになるにつれ、合成データ生成は重要なソリューションとして現れてきた。 このレビューでは、条件付き生成やリスクに敏感なモデリングを含む、合成データ生成を駆動する実行可能な目標を優先する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.744437741221969
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As privacy regulations become more stringent and access to real-world data becomes increasingly constrained, synthetic data generation has emerged as a vital solution, especially for tabular datasets, which are central to domains like finance, healthcare and the social sciences. This survey presents a comprehensive and focused review of recent advances in synthetic tabular data generation, emphasizing methods that preserve complex feature relationships, maintain statistical fidelity, and satisfy privacy requirements. A key contribution of this work is the introduction of a novel taxonomy based on practical generation objectives, including intended downstream applications, privacy guarantees, and data utility, directly informing methodological design and evaluation strategies. Therefore, this review prioritizes the actionable goals that drive synthetic data creation, including conditional generation and risk-sensitive modeling. Additionally, the survey proposes a benchmark framework to align technical innovation with real-world demands. By bridging theoretical foundations with practical deployment, this work serves as both a roadmap for future research and a guide for implementing synthetic tabular data in privacy-critical environments.
• Abstract（参考訳）: プライバシー規制が厳しくなり、現実世界のデータへのアクセスが制限されるようになるにつれ、合成データ生成は、特に金融、医療、社会科学といった分野の中心をなす表形式のデータセットにとって、重要なソリューションとして現れてきた。 本調査では, 複雑な特徴関係を保ち, 統計的忠実性を維持し, プライバシー要件を満たす方法を強調し, 合成表形式データ生成の最近の進歩を包括的かつ集中的に検討する。 この研究の重要な貢献は、ダウンストリームアプリケーション、プライバシ保証、データユーティリティなど、実用的な世代目標に基づく新しい分類の導入であり、方法論設計と評価戦略を直接実行している。 そこで本研究では, 条件生成やリスク感応性モデリングを含む, 合成データ生成を駆動する実行可能な目標を優先する。 さらに調査では、技術革新と現実の要求を結びつけるためのベンチマークフレームワークも提案している。 理論的基盤を実践的な展開でブリッジすることで、この研究は将来の研究のロードマップと、プライバシークリティカルな環境で合成表データを実装するためのガイドの両方に役立ちます。

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