一.本周任务

对推荐系统攻击有一个大致的了解

运行出代码

二.已完成的任务

1.有关推荐系统

Item-Based Collaborative Filtering (Item)：计算物体之间的相似度，旨在
找到用户喜欢的那些。
Latent Factor Model (LFM)：构建潜在空间以连接用户偏好
和物品属性。
Neural Collaborative Filtering (NCF)：将深度学习技术与协同过滤相结合，以提高推荐性能。

2.推荐系统的攻击

2.1 step1:Labeled Data Generation

M p × q f ≈ M q × l i t e m ⋅ M l × p u s e r T \mathbf{M}^f_{p\times q} \approx \mathbf{M}^{item}_{q\times l}\cdot \mathbf{M}^{user \mathrm{T}}_{l\times p} Mp×qf≈Mq×litem⋅Ml×puserT
将用户-物品矩阵分解为物品矩阵和用户矩阵，分别代表了物品的性质和用户的偏好，其中物品矩阵的每一行代表了一个物品的特征向量。根据分解的内容训练出一个简单的推荐系统模型，这个简单的推荐系统模型模仿了被攻击的推荐系统模型，用简单的推荐系统模型产生标签数据属于用于训练攻击模型。

2.2 step2: Attack Model Establishment

用两层的多层感知机搭建攻击模型，用于判断某用户是否为会员或者非会员。

2.3 step3:Parameter Optimization

利用交叉熵来最优化参数

3.可能存在的错误

根据描述

所得的表述大致变现为： M p × q f ≈ M q × l i t e m ⋅ M l × p u s e r T \mathbf{M}^f_{p\times q} \approx \mathbf{M}^{item}_{q\times l}\cdot \mathbf{M}^{user \mathrm{T}}_{l\times p} Mp×qf≈Mq×litem⋅Ml×puserT，约等式右边的矩阵大小与左边并不相等。

三.未完成的任务

1.代码运行

1.按照文档要求配置python=3.6 tensorflow=1.15的环境运行，发现错误

可能原因：tensorflow的1.15版本自带的estimator是2.5版本，版本不兼容的问题
解决办法：卸载2.5版本，下载1.15版本：pip install tensorflow-estimator==1.15.0；
2.若采取pip uninstall tensorflow-estimator会使得所有的有关tensorflow的东西全部删除掉
解决办法：直接下载tensorflow-estimator=1.15，让新下载的覆盖2.5版本；
3.程序能运行一部分，但是还是有报错，无法继续执行下去

四.下周计划

运行出代码；
进一步理解推荐系统的攻击。

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