基于用户角度的推荐系统偏好遗忘方法

本发明公开了基于用户角度的推荐系统偏好遗忘方法，该方法首先基于推荐系统，建立用户和物品的交互矩阵。其次构建推荐系统模块从交互矩阵中学习偏好信息，并构建攻击模块通过交互扰动矩阵修改交互矩阵，使得由偏好遗忘的目标用户集合的偏好无法被推荐系统模块学到最后通过双层优化，对修改交互矩阵的交互扰动矩阵进行训练优化。本发明通过向目标用户的交互矩阵中有限添加伪造交互数据，即可显著降低推荐系统对目标用户敏感物品的预测分数，从而达到遗忘效果，而无需侵入模型内部或依赖模型参数信息，在保障遗忘效果的同时，能维持推荐系统整体性能。