Abstract Collaborative recommender

Abstract Collaborative recommender systems are vulnerable to malicious users
who seek to bias their output, causing them to recommend (or not recommend)
particular items. This problem has been an active research topic since 2002. Researchers have found that the most widely-studied memory-based algorithms have
significant vulnerabilities to attacks that can be fairly easily mounted. This chapter
discusses these findings and the responses that have been investigated, especially
detection of attack profiles and the implementation of robust recommendation algorithms.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระบบนามธรรมร่วมผู้แนะนำคือการใช้ที่พยายาม bias ของผลผลิต สาเหตุ การแนะนำ (แนะนำ) หรือไม่สินค้าเฉพาะ ปัญหานี้ได้รับหัวข้องานวิจัยการพ.ศ. 2545 นักวิจัยได้พบว่า มีที่สุดอย่างกว้างขวางศึกษาหน่วยความจำโดยใช้อัลกอริทึมช่องโหว่ significant การโจมตีที่สามารถติดตั้งได้ค่อนข้างง่าย บทนี้กล่าวถึง findings เหล่านี้และการตอบสนองที่มีการตรวจสอบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการตรวจ profiles การโจมตีและการดำเนินการของอัลกอริทึมคำแนะนำที่แข็งแกร่ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระบบ recommender ร่วมมือบทคัดย่อมีความเสี่ยงที่เป็นอันตรายกับผู้ใช้งาน
ที่ต้องการที่จะมีอคติผลผลิตของพวกเขาทำให้พวกเขาแนะนำ (หรือไม่แนะนำ)
รายการโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ปัญหานี้ได้รับหัวข้องานวิจัยที่ใช้งานตั้งแต่ปี 2002 นักวิจัยได้พบว่ากันอย่างกว้างขวางที่สุดการศึกษาขั้นตอนวิธีการที่ใช้หน่วยความจำมี
ช่องโหว่ที่มีนัยสำคัญต่อการโจมตีลาดเทที่สามารถติดตั้งได้ค่อนข้างง่าย ในบทนี้จะ
กล่าวถึง ndings ไฟเหล่านี้และการตอบสนองที่ได้รับการตรวจสอบโดยเฉพาะอย่างยิ่ง
การตรวจสอบของการโจมตีโปรไฟ les และการดำเนินการขั้นตอนวิธีการคำแนะนำที่แข็งแกร่ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สรุปร่วมกันแนะนำระบบมีความเสี่ยงที่จะเป็นอันตรายผู้ใช้
ที่ต้องการตั้งค่าผลผลิตของตนเอง ทำให้พวกเขาที่จะแนะนำหรือไม่แนะนำ )
รายการที่เฉพาะเจาะจง ปัญหานี้มีหัวข้อการวิจัยที่ใช้งานตั้งแต่ปี 2002 นักวิจัยได้พบว่าส่วนใหญ่การศึกษาอย่างกว้างขวางหน่วยความจำตามขั้นตอนวิธีได้
signi จึงไม่สามารถช่องโหว่การโจมตีที่สามารถติดตั้งได้ค่อนข้างง่ายบทนี้กล่าวถึง ndings
จึงเหล่านี้และการตอบสนองที่ได้รับการตรวจสอบ โดยเฉพาะการโจมตี Pro จึง
เลส และการใช้งานของอัลกอริทึมที่แนะนำ

ที่แข็งแกร่ง