sisinflab /adversarial-recommender-systems-survey
本调查的目标有双重：（i）展示对抗性机器学习（ML）以提高RS安全性的最新进展（即，攻击和防御推荐模型），（ii）展示了ML在生成性应用程序的生成对抗网络（GAN）中的另一个成功应用，这要归功于它们学习（多维）数据分布的能力。在这项调查中，我们对主要RS和ML期刊和会议上发表的74篇文章进行了详尽的文献回顾。本评论可供RS社区参考，研究RS的安全性或使用GAN的生成模型以提高其质量。
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