Generating Synthetic Relational Tabular Data via Structural Causal Models
作者: Frederik Hoppe, Astrid Franz, Lars Kleinemeier, Udo Göbel
分类: cs.LG, cs.AI, stat.AP
发布日期: 2025-07-04
备注: Accepted to Table Representation Learning Workshop at ACL 2025
💡 一句话要点
提出基于结构因果模型的框架，用于生成合成关系型表格数据。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 合成数据生成 关系型数据 结构因果模型 表格数据 数据增强
📋 核心要点
- 现有表格数据生成方法难以处理真实世界中普遍存在的关系型数据，无法有效模拟表间的复杂依赖关系。
- 该论文提出一种基于结构因果模型（SCM）的框架，用于生成包含跨表因果关系的关系型表格数据。
- 实验结果表明，该框架能够生成具有复杂表间依赖关系的关系数据集，有效模仿真实世界的场景。
📝 摘要（中文）
近年来，合成表格数据生成受到了越来越多的关注，特别是随着表格数据基础模型的出现。TabPFN的突破性成功，它利用了大量源自结构因果模型（SCM）的合成表格数据集，证明了合成数据在开发强大的表格基础模型中的关键作用。然而，大多数真实世界的表格数据以关系格式存在，跨越多个相互连接的表——这种结构没有被当前的生成方法充分解决。在这项工作中，我们通过开发一种新颖的框架来扩展基于SCM的方法，该框架生成逼真的合成关系型表格数据，包括跨表的因果关系。我们的实验证实，该框架能够构建具有复杂表间依赖关系的关系数据集，模仿真实世界的场景。
🔬 方法详解
问题定义：现有表格数据生成方法主要针对单张表格，无法有效处理真实世界中普遍存在的、由多个相互关联的表格组成的关系型数据。这些方法忽略了表间的依赖关系和因果关系，导致生成的合成数据与真实数据存在较大差异，限制了其在关系型数据分析和模型训练中的应用。
核心思路：该论文的核心思路是扩展基于结构因果模型（SCM）的表格数据生成方法，使其能够处理关系型数据。通过构建跨表的因果关系模型，可以模拟表间复杂的依赖关系，从而生成更逼真的合成关系型表格数据。这种方法能够更好地反映真实世界数据的结构和特性。
技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 定义关系型数据库的模式，包括表的数量、表的结构（列名、数据类型等）以及表之间的关系（主键、外键等）；2) 构建跨表的结构因果模型，明确表间变量的因果关系；3) 基于结构因果模型生成合成数据，包括生成每个表的数据以及维护表间的关系；4) 对生成的合成数据进行评估，验证其与真实数据的相似度。
关键创新：该论文的关键创新在于将结构因果模型扩展到关系型数据的生成，从而能够模拟表间的因果关系。与现有方法相比，该方法能够生成更逼真的合成关系型表格数据，更好地反映真实世界数据的结构和特性。
关键设计：具体的结构因果模型构建方法和参数设置未知，论文中可能涉及对不同类型的表间关系（例如，一对一、一对多、多对多）采用不同的因果模型建模方法。此外，损失函数的设计可能需要考虑表间关系的一致性，以确保生成的合成数据能够有效维护表间的关系。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文实验证实，提出的框架能够构建具有复杂表间依赖关系的关系数据集，有效模仿真实世界的场景。具体的性能数据、对比基线和提升幅度未知，但实验结果表明该方法在生成关系型表格数据方面具有潜力，能够为后续研究提供有益的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于数据隐私保护、数据增强、模型训练等领域。例如，在数据隐私保护方面，可以使用合成关系型表格数据代替真实数据进行分析和模型训练，从而避免泄露敏感信息。在数据增强方面，可以将合成数据与真实数据结合起来，扩大数据集规模，提高模型的泛化能力。此外，该方法还可以用于生成用于训练表格数据基础模型的合成数据。
📄 摘要（原文）
Synthetic tabular data generation has received increasing attention in recent years, particularly with the emergence of foundation models for tabular data. The breakthrough success of TabPFN (Hollmann et al.,2025), which leverages vast quantities of synthetic tabular datasets derived from structural causal models (SCMs), demonstrates the critical role synthetic data plays in developing powerful tabular foundation models. However, most real-world tabular data exists in relational formats spanning multiple interconnected tables - a structure not adequately addressed by current generation methods. In this work, we extend the SCM-based approach by developing a novel framework that generates realistic synthetic relational tabular data including causal relationships across tables. Our experiments confirm that this framework is able to construct relational datasets with complex inter-table dependencies mimicking real-world scenarios.