Jan, 2024
隐私保护的可扩展性：学习分析中全面综合的合成表格数据生成与评估
Scaling While Privacy Preserving: A Comprehensive Synthetic Tabular Data Generation and Evaluation in Learning Analytics
Qinyi Liu, Mohammad Khalil, Ronas Shakya, Jelena Jovanovic
TL;DR我们提出了一种综合评估合成数据的方法，该方法包括合成数据质量的三个维度：相似性、实用性和隐私性。通过将这种评估应用于三个不同的学习分析数据集以及三种不同的合成数据生成方法，我们的结果表明合成数据可以在保护隐私的同时保持与真实数据相似的实用性。此外，针对不同学习分析场景中不同的隐私和数据实用性需求，我们提出了定制的合成数据生成建议。该论文不仅提供了合成数据的综合评估，还说明了在学习分析领域中缓解隐私问题的潜力，从而促进了合成数据在学习分析中的更广泛应用，推动了开放科学的良好实践。