本研究提出了一种概率驱动的提示方法，解决了合成表格数据生成中复杂特征依赖性不足的问题，从而显著提高了生成数据的统计可靠性。

本文介绍了利用扩散模型生成合成表格数据的方法，重点讨论了TABSYN和FedTabDiff。TABSYN在统计保真度和特征相关性方面表现优异，降低了错误率；而FedTabDiff通过分散学习保护隐私，生成高保真度的混合类型表格数据。研究探讨了生成模型在隐私保护与数据实用性之间的平衡。

该文介绍了一种新的特征归因方法CAFE，能更好地识别合成表格数据中的冲突特征，具有最好的整体保真度和高的计算效率。该方法解决了现有方法中的三个限制，增强了鲁棒性，并增加了表面冲突特征的能力。