Interestingly, Figure 25.3 (right)

Interestingly, Figure 25.3 (right) shows that the largest hit ratios were achieved
by the bandwagon attack, indicating that prediction shift does not necessarily translate directly into top N recommendation performance. This result is particularly
encouraging from the attacker’s perspective, given that the required knowledge to
implement such attacks is low. Note that all attacks significantly outperform the
pre-attack hit ratio results (indicated by “baseline” in the figure).
The item-based algorithm was shown in [12] to be relatively robust against the
average attack. The segment attack, introduced in [19], was specifically crafted as
a limited-knowledge attack for the item-based algorithm. It aims to increase the
column-by-column similarity of the target item with the users preferred items. If the

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป็นเรื่องน่าสนใจ รูป 25.3 (ขวา) แสดงว่า อัตราการเข้าชมใหญ่สำเร็จโดย bandwagon ได้โจมตี แสดงกะคาดเดานั้นไม่จำเป็นต้องแปลลงบนประสิทธิภาพแนะนำ N ผลลัพธ์นี้เป็นอย่างยิ่งส่งเสริมจากมุมมองของผู้โจมตี ระบุว่าความรู้จำเป็นใช้เช่นโจมตีอยู่ในระดับต่ำ โปรดสังเกตว่า การโจมตีทั้งหมด significantly มีประสิทธิภาพสูงกว่าการโจมตีก่อนตีอัตราส่วนผลลัพธ์ (ตาม "หลัก" ในการ figure)อัลกอริทึมตามสินค้าที่แสดงใน [12] จะค่อนข้างแข็งแกร่งกับการโจมตีเฉลี่ย ส่วนโจมตี นำ [19], ถูก specifically สลักเป็นการโจมตีจำกัด-ความรู้สำหรับอัลกอริทึมตามสินค้า มุ่งหวังที่จะเพิ่มการโดยคอลัมน์เฉพาะสินค้าเป้าหมายกับผู้ใช้ที่ต้องการสินค้า ถ้าการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่น่าสนใจรูปที่ 25.3 (ขวา) แสดงให้เห็นว่าอัตราส่วนตีที่ใหญ่ที่สุดก็ประสบความสำเร็จ
จากการโจมตี bandwagon แสดงให้เห็นการเปลี่ยนแปลงการคาดการณ์ว่าไม่จำเป็นต้องแปลโดยตรงในการปฏิบัติงานข้อเสนอแนะด้านบนไม่มี ผลที่ได้นี้จะเป็น
กำลังใจจากมุมมองของการโจมตีที่ได้รับความรู้ที่จำเป็นในการ
ดำเนินการโจมตีดังกล่าวอยู่ในระดับต่ำ โปรดสังเกตว่าการโจมตีอย่างมีนัยสำคัญทั้งหมดมีประสิทธิภาพสูงกว่า
ผลการตีก่อนการโจมตีอัตราส่วน (แสดงโดย "พื้นฐาน" ใน Gure ไฟ).
อัลกอริทึมรายการตามถูกนำมาแสดงใน [12] จะค่อนข้างแข็งแกร่งกับ
การโจมตีเฉลี่ย การโจมตีส่วนที่นำมาใช้ใน [19] เป็นสาย speci สร้างขึ้นมาเองโดยเป็น
ความรู้การโจมตีที่ จำกัด สำหรับรายการอัลกอริทึมที่ใช้ โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่ม
ความคล้ายคลึงกันคอลัมน์โดยคอลัมน์เป้าหมายของรายการที่มีผู้ใช้ที่ต้องการรายการ หาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

น่าสนใจ รูปที่ 1 ( ขวา ) แสดงที่ใหญ่ที่สุดตีอัตราส่วนยา
โดย bandwagon โจมตี ระบุว่า กะเดา ไม่จําเป็นต้องแปลโดยตรงในด้านบน ( แนะนำ ) ผลนี้โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
นิมิต จากมุมมองของคนที่ทำร้ายให้ความรู้

ใช้การโจมตีดังกล่าวอยู่ในระดับต่ำหมายเหตุว่า การโจมตีทั้งหมด signi จึงลดลงอย่างมีนัยสําคัญเมื่อลงโจมตีก่อนกดปุ่มผลลัพธ์
อัตราส่วน ( แสดงโดย " พื้นฐาน " จึง gure ) .
ขั้นตอนวิธีพื้นฐานสินค้าถูกแสดงใน [ 12 ] ให้ความแข็งแกร่งกับ
โจมตีเฉลี่ย ส่วนการโจมตี , แนะนำ [ 19 ] , กาจึงสร้างขึ้นเป็นคอลลี่
) ความรู้โจมตีสำหรับรายการนี้ตาม โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่ม
โดยคอลัมน์ความเหมือนของสินค้าเป้าหมายกับผู้ใช้ที่ต้องการรายการ

ถ้า