基于概率关系模型的隐私保护关系数据合成研究

本研究解决了由于隐私问题和数据保护法规而导致的实际数据收集困难，提出了一种基于概率关系模型的合成关系数据生成方法。通过开发一个全面的流程，将关系数据库转化为概率关系模型，进而从其底层概率分布中采样合成数据点，提升了数据合成的有效性和隐私保护。该方法的应用潜力为各类机器学习任务提供了重要的合成训练数据支持。