論文の概要: The Role of Fake Users in Sequential Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09936v1
• Date: Sun, 13 Oct 2024 17:44:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 13:03:19.973069
• Title: The Role of Fake Users in Sequential Recommender Systems
• Title（参考訳）: シリーズレコメンダシステムにおけるフェイクユーザの役割
• Authors: Filippo Betello,
• Abstract要約: 本研究では,ランダムなインタラクション,人気アイテムや不人気アイテムのフォロー,ひとつのジャンルに着目した偽ユーザの存在が,シーケンスレコメンダシステム(SRS)の性能に与える影響を評価する。 NDCGのような従来の指標は比較的安定しているが、偽ユーザの存在はRSSメトリクスを著しく劣化させ、多くの場合、ほぼゼロの値に低下させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Sequential Recommender Systems (SRSs) are widely used to model user behavior over time, yet their robustness remains an under-explored area of research. In this paper, we conduct an empirical study to assess how the presence of fake users, who engage in random interactions, follow popular or unpopular items, or focus on a single genre, impacts the performance of SRSs in real-world scenarios. We evaluate two SRS models across multiple datasets, using established metrics such as Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG) and Rank Sensitivity List (RLS) to measure performance. While traditional metrics like NDCG remain relatively stable, our findings reveal that the presence of fake users severely degrades RLS metrics, often reducing them to near-zero values. These results highlight the need for further investigation into the effects of fake users on training data and emphasize the importance of developing more resilient SRSs that can withstand different types of adversarial attacks.
• Abstract（参考訳）: SRS(Sequential Recommender Systems)は、時間とともにユーザの振る舞いをモデル化するために広く使われているが、その堅牢性は未調査の研究領域である。 本稿では,ランダムなインタラクションを行ない,人気ないし不人気なアイテムをフォローしたり,ひとつのジャンルに注目する偽ユーザの存在が,現実のシナリオにおけるSRSのパフォーマンスに与える影響を評価するための実証的研究を行う。 我々は,NDCGとRLS(Rand Sensitivity List)などの確立された指標を用いて,複数のデータセットにわたる2つのSRSモデルを評価した。 NDCGのような従来の指標は比較的安定しているが、偽ユーザの存在はRSSメトリクスを著しく劣化させ、多くの場合、ほぼゼロの値に低下させる。 これらの結果は、偽ユーザーによるトレーニングデータへの影響のさらなる調査の必要性を強調し、異なる種類の敵攻撃に耐えられるより回復力のあるSRSを開発することの重要性を強調している。

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