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参考文献

A Survey of Synthetic Data Generation Methods for Tabular Data, Viktoriia Borisov, Tobias Leemann, Jörg Huber, Marc Fischer, Tobias Böhm, Michele F. Sutter, and Stefan Feuerriegel, 2022 IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (IEEE) DOI: 10.1109/TKDE.2022.3214876 - 这项全面的调查详细介绍了表格数据的合成数据生成方法，这是本课程的一个主要方面。它涵盖了各种方法并讨论了它们的优缺点。
What makes good synthetic data? Statistical and data utility metrics for generative models, Kyle M. O’Donoghue, Ryan D. Hays, Andrew A. Kress, and Daniel E. Casey, 2022 Journal of the American Medical Informatics Association, Vol. 29 (Oxford University Press) DOI: 10.1093/jamia/ocac014 - 本文专门研究并分类了评估合成数据质量的各种指标，侧重于统计保真度和机器学习任务的实际效用。
A Survey on Privacy-Preserving Synthetic Data Generation, Sangmin Kim, Tuan Anh Nguyen, and Yansong Li, 2021 ACM Computing Surveys, Vol. 54 (Association for Computing Machinery) DOI: 10.1145/3478546 - 这项调查回顾了在保护隐私的同时生成合成数据的方法和考虑因素，包括与匿名化和高级隐私机制相关的技术讨论。
Synthetic Data Generation for Machine Learning: A Practical Guide, Alistair Jordon, Paul van der Putten, Jinsung Yoon, Mihaela van der Schaar, and Richard Schmarzo, 2022 (IBM Research) - 这份来自IBM研究的实践指南清晰地介绍了用于机器学习的合成数据生成，解释了基本概念及其应用。