An in-depth analysis of robustness and accuracy of recommendation systems
Author:
Affiliation:
1. Zhejiang University of Technology,Hangzhou,China
2. Griffith University,Gold Coast,Australia
3. CN-CERT/CC,Beijing,China
4. Hunan Branch Of CNCERT/CC,Changsha,China
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/10411504/10411508/10411518.pdf?arnumber=10411518
Reference33 articles.
1. How Dataset Characteristics Affect the Robustness of Collaborative Recommendation Models
2. Robustness may be at odds with accuracy;Tsipras
3. Collaborative recommendation
4. A survey for trust-aware recommender systems: A deep learning perspective
5. Trading robustness for privacy in decentralized recommender systems;Cheng
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