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本发明提供了一种面向信息流的安全推荐系统，包括安全推荐模型，所述安全推荐模型包括对抗子系统、召回子系统、精排序子系统以及深度恶意检测器；所述对抗子系统模拟攻击、测试模型的防御效果；所述召回子系统基于流行度特征区分正常用户和恶意用户，生成推荐项目；所述精排序子系统通过对抗训练提高鲁棒性，推荐得分高的推荐项目；所述深度恶意检测器通过提取数据高位特征，识别恶意样本。本发明提高了对于信息流推荐系统中恶意用户样本的检测能力，减小了模型受到投毒攻击的可能；设计了高鲁棒性的精推荐模型，保证模型的公平无偏性，保
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113609394 A
(43)申请公布日 2021.11.05
(21)申请号 202110909752.X G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 20
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