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J-GLOBAL ID：202202212704879205   整理番号：22A0608732

Shilling attackの状況下におけるグラフ解析に基づく推薦システムの脆弱性の検証

A Verification of Vulnerability of Graph-based Recommender Models under Shilling Attacks

著者 (4件)： 小野寺望 (北大 工) ,  前田圭介 (北大) ,  小川貴弘 (北大) ,  長谷山美紀 (北大)
資料名： 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  (Joint Convention Record, the Hokkaido Chapters of the Institutes of Electrical and Information Engineers, Japan (CD-ROM))
巻： 2021  ページ： ROMBUNNO.82  発行年： 2021年10月29日 
JST資料番号： L1739B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1はじめに.機械学習の手法を応用した推薦システムは,情報過多に対処する技術として注目されている.推薦システムを構築する際,学習にどのようなデータを用いるかが問題となるが,電子商取引サイトや動画配信サービスにおいては,ユーザのレビューや購入・...【本文一部表示】

シソーラス用語： *グラフ ,  畳込み ,  ベクトル ,  学習 ,  正規分布 ,  ネットワーク ,  *図式解法 ,  ニューラルネットワーク ,  計算量 ,  パラメータ ,  経歴 ,  ベンチマーク ,  機械学習 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： *推奨システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ネットワーク法  (KA03040X) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 状況 ,  グラフ解析 ,  推薦システム ,  脆弱性 ,  検証