Machine Unlearning for Recommendation Systems: An Insight

本文探讨了推荐系统中的机器取消学习（MUL），解决了适应性、个性化、隐私和偏见等挑战。与传统模型不同，MUL根据用户偏好的变化和伦理考虑动态调整系统知识。本文批判性地审视了MUL的基础知识、现实应用和挑战，例如算法透明度。它通过文献梳理，提供了关于MUL如何改变推荐、讨论用户信任和建议未来研究路径以实现负责任和以用户为中心的人工智能（AI）的见解。本文引导研究人员应对个性化和隐私之间的权衡挑战，鼓励贡献以满足有针对性的数据删除的实际需求。强调MUL在安全和适应性机器学习中的作用，本文提出了推动其发展的方法。本文的创新之处在于探讨了该方法的局限性，突显了推动该领域发展的令人兴奋的前景。

探讨机器遗忘在推荐系统中的应用，解决个性化、隐私和偏见等挑战

使用机器遗忘动态调整系统知识，平衡个性化和隐私，推动安全和自适应机器学习

探讨机器遗忘方法的局限性，提出推动其边界的方案，强调其在安全和自适应机器学习中的作用

最近的相关研究包括《A Survey on Machine Unlearning》、《Machine Unlearning: A Survey and Taxonomy》