智能推荐算法抗干扰（课件）.pptx

智能推荐算法抗干扰;智能推荐算法概述

推荐算法中的干扰问题

基于用户行为的抗干扰策略

基于内容的抗干扰方法

协同过滤算法的抗干扰改进;基于深度学习的抗干扰技术

推荐系统的鲁棒性评估

数据安全与隐私保护

抗干扰技术的实际应用案例

未来发展趋势与挑战;智能推荐算法概述;推荐系统基本原理;;;推荐算法中的干扰问题;干扰来源及表现形式;干扰对推荐效果的影响;;基于用户行为的抗干扰策略;数据质量保障;;动态用户画像构建;基于内容的抗干扰方法;内容特征提取与表示;基于上下文感知的相似度计算;内容质量评估与筛选;协同过滤算法的抗干扰改进;传统协同过滤算法局限性;通过引入用户之间的信任关系，构建信任网络来增强相似度计算的准确性。信任关系可以基于用户的历史交互行为、社交关系或其他外部数据源生成，从而在数据稀疏的情况下提供额外的信息支持。;内容与协同过滤结合;基于深度学习的抗干扰技术;特征自动提取;;模型训练与优化策略;推荐系统的鲁棒性评估;容忍度;通过随机删除系统中的节点或边来模拟系统受到随机破坏的情况，观察系统的关键性能指标（如推荐准确率、覆盖率等）的变化，从而评估系统对随机攻击的抗干扰能力。;负载测试;数据安全与隐私保护;推荐系统中的数据安全问题;用户隐私保护技术;数据加密技术;抗干扰技术的实际应用案例;;;视频平台个性化推荐抗干扰策略;未来发展趋势与挑战;抗干扰技术研究新方向;推荐系统面临的新挑战;人工智能与抗干扰技术融合;