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推荐系统中对抗性机器学习-文献综述与未来发展整理分享

news 2025/11/29 18:15:06

对抗学习是一种机器学习技术，旨在通过提供欺骗性输入来欺骗模型。最常见的原因是导致机器学习模型出现故障。大多数机器学习技术旨在处理特定的问题集，其中从相同的统计分布（IID）生成训练和测试数据。当这些模型应用于现实世界时，对手可能会提供违反该统计假设的数据。可以安排此数据来利用特定漏洞并破坏结果。。

本资源整理了对抗学习在推荐系统中的应用最近几年的一些经典论文，分享给需要的朋友。

资源整理自网络，资源获取见源地址：https://github.com/sisinflab/adversarial-recommender-systems-survey

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学习源： https://www.bilibili.com/video/BV1aJ411V763?spm_id_from333.788.videopod.episodes&vd_source32e1c41a9370911ab06d12fbc36c4ebc 1.应用场景不超卖，也要考虑性能问题（场景） 2.常见面试问题： sync出…...

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