Jun, 2024

推动零售数据科学：合成数据的综合评估

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TL;DR本文介绍了一种综合性框架，用于评估合成零售数据，注重保真度、实用性和隐私性。通过稳定性和普适性来衡量保真度，证明了合成数据在需求预测和动态定价等关键零售任务中的有效性，通过差分隐私确保数据具有出色的相似性和安全性，验证了该框架对于合成零售数据的可靠且可扩展的评估，是推进零售数据科学的重要工具。
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发现论文，激发创造
  • 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

    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。

    Jan, 2024

  • 在受监管行业中实现合成数据采纳

    本文介绍了数据中心化思维的重要性和隐私问题、提出了基于合成数据的解决方案，并开发了一种全面的测试方法（DAISYnt），以检验这种方法在高度监管的领域中的可行性和质量，例如金融和医疗保健。

    Apr, 2022

  • 一个基于距离的原创全合成数据生成方法的统计属性和隐私保证

    通过开发多步骤的合成数据生成框架并评估其风险效用模型，成功评估了使用该框架生成的数据的质量，展示了开放 - CESP 倡议的技术和概念的可行性。

    Oct, 2023

  • 合成数据生成的效用理论

    本文从统计学角度建立了公用度理论，旨在基于一般度量量化合成算法的公用度。我们验证了公用度指标的收敛性，并通过实验证实了我们的理论发现，以证明在正确的模型规格下，合成特征分布不一定与原始数据相同。

    May, 2023

  • RetailSynth: 面向零售 AI 系统评估的综合数据生成

    本文提出了一个多阶段模型来模拟顾客购物行为，将其嵌入一个模拟环境 RetailSynth 中，用于验证多类别零售的因果需求模型并将真实价格敏感性纳入个性化定价、促销和产品推荐的新兴基准套件。

    Dec, 2023

  • 可控信任权衡的审计及合成数据生成

    本文提出一个审核框架，围绕偏见和歧视预防、与真实数据的一致性、效用、鲁棒性和隐私保护进行综合评估，并引入信任指数对多个合成数据集进行排名，通过审核和认证报告连接不同利益相关者。

    Apr, 2023

  • 从真实数据到合成数据的转换：量化模型中的偏差

    本研究旨在建立使用合成数据训练的模型在偏见和公平之间的权衡，并研究了合成数据生成技术的变体，包括差分隐私生成方案，通过实验表明，合成数据训练的模型存在不同程度的偏差影响，且生成的特征不相关的技术表现良好。该研究有助于数据科学实践者理解合成数据的使用中的偏见。

    May, 2021

  • 评估大型语言模型生成的合成数据的多方面评价框架

    通过引入 SynEval 评估框架，对生成的合成表格数据进行质量、实用性和隐私保护方面的综合评估，以帮助研究人员和从业者在使用合成数据时有效地确定其适用性，并强调用户隐私的重要性。

    Apr, 2024

  • 合成数据生成模型的评估框架

    通过提出一个新的评估框架，本研究旨在评估合成数据生成模型的能力以生成高质量的数据，利用统计和理论信息来比较模型的排名，并展示了该框架在两个应用场景下的实用性。

    Apr, 2024

  • 我能相信我的伪造数据吗 -- 用于医疗领域合成表格数据的全面质量评估框架

    通过综合文献回顾和团队经验，我们提出了一个概念性框架，以保证合成数据在医疗人工智能应用中的质量，并扩展了普遍质量维度，包括公平性和碳足迹，并提出了支持实际应用所必需的阶段，通过增加透明度和减少安全风险来增强对合成数据的信任，以加速可信任的医疗人工智能工具的发展和推广，促进患者受益。

    Jan, 2024