[論文レビュー] Robust Recommender System: A Survey and Future Directions

Kaike Zhang, Qi Cao+5 more|arXiv (Cornell University)|Sep 5, 2023

Adversarial Robustness in Machine LearningComputer Science被引用数 3

ひとこと要約

本サーベイは、悪意のある攻撃（例：詐欺師検出、 adversarial training）および自然なノイズ（例：正則化、自己教師付き学習）に対する防御技術を分類する包括的な分類法と最新のレビューを提示する。評価基準の標準化に関する主要な課題を特定し、今後の研究方向性としてLLM統合や多性質にわたる耐性の相乗効果を示唆する。

ABSTRACT

With the rapid growth of information, recommender systems have become integral for providing personalized suggestions and overcoming information overload. However, their practical deployment often encounters ``dirty'' data, where noise or malicious information can lead to abnormal recommendations. Research on improving recommender systems' robustness against such dirty data has thus gained significant attention. This survey provides a comprehensive review of recent work on recommender systems' robustness. We first present a taxonomy to organize current techniques for withstanding malicious attacks and natural noise. We then explore state-of-the-art methods in each category, including fraudster detection, adversarial training, certifiable robust training for defending against malicious attacks, and regularization, purification, self-supervised learning for defending against malicious attacks. Additionally, we summarize evaluation metrics and commonly used datasets for assessing robustness. We discuss robustness across varying recommendation scenarios and its interplay with other properties like accuracy, interpretability, privacy, and fairness. Finally, we delve into open issues and future research directions in this emerging field. Our goal is to provide readers with a comprehensive understanding of robust recommender systems and to identify key pathways for future research and development. To facilitate ongoing exploration, we maintain a continuously updated GitHub repository with related research: https://github.com/Kaike-Zhang/Robust-Recommender-System.

研究の動機と目的

• 汚れたデータ、特に悪意ある攻撃と自然なノイズに対するレコメンデーションシステムの耐性に関する最近の研究を体系的に整理・分類すること。
• 敵対的訓練、証明可能耐性、詐欺師検出、自己教師付き学習などの最先端の防御技術を分析すること。
• 現在の指標とデータセットを評価し、耐性評価における一貫性の欠如や標準化の不足を浮き彫りにすること。
• 耐性と公平性、プライバシー、解釈可能性といった他の信頼性のある特性との相互作用を検討すること。
• 未解決の課題を特定し、今後の研究方向性を提案すること。具体的には、LLMベースの防御と統合されたベンチマークフレームワークの構築を含む。

提案手法

• 悪意ある攻撃と自然なノイズの次元に沿って、耐性技術を2次元分類法で整理する。
• サブカテゴリに分類してレビュー：悪意ある攻撃に対しては、詐欺師検出、敵対的訓練、証明可能な耐性訓練；自然なノイズに対しては、正則化、浄化、自己教師付き学習。
• 指標のずれやデータセット使用パターンを含む評価プロトコルを分析し、耐性測定における一貫性の欠如を特定する。
• 精度、公平性、プライバシー、解釈可能性といった他の信頼性特性との間の相互作用を、クロスプロパティ最適化分析を通じて検討する。
• 今後の手法的アプローチとして、敵対的例生成や詐欺検出に大規模言語モデル（LLMs）を活用することを提案する。
• 標準化された評価ベンチマークとオープンプラットフォームの構築を呼びかけることで、研究間での再現性と一貫性を確保すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 悪意ある攻撃と自然なノイズに対するレコメンデーションシステムの耐性を、どのように体系的に分類できるか？
• RQ2 レコメンデーションモデルにおける敵対的攻撃とデータノイズを軽減するための最も効果的な防御技術は何か？
• RQ3 耐性、公平性、プライバシー、解釈可能性はどのように相互作用し、これらの特性間で最適化目標を統合できるか？
• RQ4 現在の耐性レコメンデーションシステムの評価実践における主な制限は何であり、どのように是正できるか？
• RQ5 大規模言語モデル（LLMs）といった新技術は、レコメンデーションシステムの耐性をどのように向上させられるか？

主な発見

• 2019年以降、レコメンデーションシステムの耐性に関する論文の数は著しく増加しており、研究関心の高まりを示している。
• 現在の評価実践では、耐性を信頼性高く測定できない可能性がある、性能のずれといった間接的指標に過度に依存している。
• 耐性研究では50以上のデータセットが使用されているが、そのうちのわずか数個（例：3つ）しか広く採用されておらず、研究間でデータセットの変更が一貫性を持たない。
• 多くのテスト分割がランダムに生成されているため、評価結果の再現性が低下し、ばらつきが生じる。
• 標準化された評価ベンチマークとオープンプラットフォームの構築が強く求められている。
• 今後の研究では、耐性と公平性、プライバシー、解釈可能性の間で相乗的な最適化を図り、LLMsを活用した強化された防御メカニズムを検討すべきである。