50、多标准推荐与分布式系统中介服务的隐私模型探索

多标准推荐与分布式系统中介服务的隐私模型探索

在当今数字化时代，推荐系统和分布式系统在各个领域都发挥着重要作用。推荐系统旨在为用户提供个性化的推荐，而分布式系统则用于协调不同实体之间的合作。然而，这两个领域都面临着一些挑战，如推荐系统的鲁棒性和分布式系统中的隐私保护问题。

多标准推荐系统的性能测试与参数选择

为了测试推荐框架的性能，我们使用了鲁棒性度量。鲁棒性度量用于计算推荐框架中的算法在存在噪声数据的情况下做出良好预测的能力。预测 $p_{u,j}$（用户 $u$ 对对象 $j$ 的预测）的鲁棒性定义为：
$Robust(p_{u,j}) = 1 - \max_{T \in A, C(T) \leq c} NAE(T, j, u)$
其中，$c$ 是攻击成本，$T$ 是攻击场景，$A$ 是所有可能攻击的集合，成本函数 $C: A \to \Re$ 被定义，$NAE$ 是归一化绝对误差，计算公式为：
$NAE(T, j, u) = \frac{|p_{u,j} - p_{T,u,j}|}{\max{|R_{max} - R_{min}|, |p_{u,j}|, |p_{T,u,j}|}}$
这里，$p_{u,j}$ 和 $p_{T,u,j}$ 分别是系统在攻击前和攻击后 $T$ 对用户 $u$ 关于对象 $j$ 的预测，假设投票值集合的上下界分别为 $R_{max}$ 和 $R_{min}$。

我们进行了两种攻击场景的实验：
1. 随机攻击 ：用户的目标是降低系统的整体性能，不针对特定用户或产品，而是平等地针对所有用户和项目。实验结果显示，在不同的变量 $m$ 值下，$m = 0.05$ 时获