Causal-Aware Generative Adversarial Networks with Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2510.24046v1 📥 PDF

作者: Tu Anh Hoang Nguyen, Dang Nguyen, Tri-Nhan Vo, Thuc Duy Le, Sunil Gupta

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-10-28

💡 一句话要点

提出CA-GAN，利用因果图和强化学习生成高质量、保护隐私的表格数据。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 生成对抗网络 因果图 强化学习 表格数据生成 隐私保护

📋 核心要点

  1. 现有表格数据生成方法难以兼顾复杂因果关系建模、数据效用保持和企业级隐私保障。
  2. CA-GAN通过因果图提取和强化学习训练生成器，显式对齐真实数据和生成数据的因果关系。
  3. 实验表明，CA-GAN在因果关系保持、数据效用和隐私保护方面优于现有最先进方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为CA-GAN的新型生成框架，旨在解决真实表格数据在模型训练和大规模数据分析中因隐私问题受限的难题。CA-GAN采用两步法：首先提取因果图，学习数据流形中鲁棒而全面的因果关系；然后使用定制的条件WGAN-GP，并根据因果图中的节点结构进行操作。更重要的是，生成器通过一种新的基于强化学习的目标进行训练，该目标对齐了真实数据和生成数据构建的因果图，从而确保了训练和采样阶段的因果感知。在14个表格数据集上，CA-GAN优于六种SOTA方法。评估侧重于核心数据工程指标：因果关系保持、效用保持和隐私保护。该方法为数据工程师提供了一种实用、高性能的解决方案，用于创建高质量、符合隐私要求的合成数据集，以评估数据库系统、加速软件开发并促进安全的数据驱动研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决表格数据生成中，现有GAN方法无法有效捕获数据中的复杂因果关系，同时难以保证生成数据的效用性和隐私性的问题。现有方法生成的合成数据，在下游任务中表现不佳，且容易泄露隐私。

核心思路：论文的核心思路是利用因果图来显式建模数据中的因果关系，并使用强化学习来训练生成器，使其生成的合成数据能够尽可能地保留真实数据的因果结构。通过对齐真实数据和生成数据的因果图，从而保证生成数据的质量和效用性。

技术框架：CA-GAN框架包含两个主要阶段：1) 因果图提取阶段：从真实数据中学习一个鲁棒的因果图，用于表示数据中变量之间的因果关系。2) 条件WGAN-GP生成阶段：基于提取的因果图，使用条件WGAN-GP生成合成数据。生成器的训练目标不仅包括传统的WGAN-GP损失，还包括一个基于强化学习的损失函数，用于对齐真实数据和生成数据的因果图。

关键创新：CA-GAN的关键创新在于：1) 显式地利用因果图来指导数据的生成过程，从而保证生成数据能够保留真实数据的因果关系。2) 提出了一种基于强化学习的训练目标，用于对齐真实数据和生成数据的因果图，从而提高生成数据的质量和效用性。3) 将因果关系保持、效用保持和隐私保护三个目标整合到一个统一的框架中。

关键设计：CA-GAN使用WGAN-GP作为基础生成模型，并在此基础上进行改进。生成器的输入是随机噪声和条件变量，条件变量的选择基于因果图的结构。强化学习部分，状态是真实数据和生成数据的因果图，动作是调整生成器的参数，奖励函数是基于真实数据和生成数据的因果图之间的相似度来设计的。具体参数设置和网络结构细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CA-GAN在14个表格数据集上进行了评估，实验结果表明，CA-GAN在因果关系保持、数据效用和隐私保护方面均优于六种最先进的方法。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

CA-GAN可用于生成高质量、保护隐私的合成表格数据，应用于数据库系统基准测试、软件开发加速和安全数据驱动研究等领域。通过生成具有代表性的合成数据，可以降低隐私泄露风险，促进数据共享和利用，加速相关领域的研究和应用。

📄 摘要（原文）

The utility of tabular data for tasks ranging from model training to large-scale data analysis is often constrained by privacy concerns or regulatory hurdles. While existing data generation methods, particularly those based on Generative Adversarial Networks (GANs), have shown promise, they frequently struggle with capturing complex causal relationship, maintaining data utility, and providing provable privacy guarantees suitable for enterprise deployment. We introduce CA-GAN, a novel generative framework specifically engineered to address these challenges for real-world tabular datasets. CA-GAN utilizes a two-step approach: causal graph extraction to learn a robust, comprehensive causal relationship in the data's manifold, followed by a custom Conditional WGAN-GP (Wasserstein GAN with Gradient Penalty) that operates exclusively as per the structure of nodes in the causal graph. More importantly, the generator is trained with a new Reinforcement Learning-based objective that aligns the causal graphs constructed from real and fake data, ensuring the causal awareness in both training and sampling phases. We demonstrate CA-GAN superiority over six SOTA methods across 14 tabular datasets. Our evaluations, focused on core data engineering metrics: causal preservation, utility preservation, and privacy preservation. Our method offers a practical, high-performance solution for data engineers seeking to create high-quality, privacy-compliant synthetic datasets to benchmark database systems, accelerate software development, and facilitate secure data-driven research.