基于重要性最大化与社区划分的图神经网络推荐系统对抗攻击方法

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2022.0170

Abstract

Abstract:

The security of recommendation system is a hot topic in society. Since adversarial attacks can evaluate and improve the adversarial robustness of recommendation systems， adversarial attacks of recommendation systems have become an important research issue. In view of the widespread use of graph convolutional neural network in recommendation system， we propose an adversarial attack method for graph neural network recommendation system. Based on the idea of structure perturbation， an optimization model is constructed for adversarial attacks. However， the optimization model is difficult to solve directly， so an indirect method based on importance maximization is proposed. On this basis， for the large-scale user-item heterogeneous graph， the attack strategy of community division is proposed， and the effect and efficiency of node importance assessment are improved by considering the community size. Experiments based on the real public dataset show that the proposed method has a better adversarial attack result， and can effectively avoid the existing defense strategy of recommendation system without changing the heterogeneous graph structure of user items. The proposed method provides an important basis for designing a more robust recommendation system.

Key words: recommendation system, graph neural network, adversarial attack, importance maximization, community partition

CLC Number:

C931.6

Yidong Chai, Haoxin Liu, Yuanchun Jiang, Yezheng Liu. Graph Neural Network Recommendation System Adversarial Attack Method Based on Importance Maximization and Community Partition[J]. Chinese Journal of Management Science, 2025, 33(2): 95-104.

Figures/Tables 10

符号	符号定义
$U$	用户集
$I$	物品集
$U F a l$	虚假用户集
$A'$	添加虚假用户后的用户-物品交互异质图
$A *$	执行IMCP形成的用户-物品交互异质图
$h U i *$	推荐系统受到攻击后，用户i的最终隐特征表示
$h I j *$	推荐系统受到攻击后，物品j的最终隐特征表示
S	最终重要性物品集
$h U i$	推荐系统受到攻击前，用户i的最终隐特征表示
$h I j$	推荐系统受到攻击前，物品j的最终隐特征表示
$f ()$	图神经网络推荐模型

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数据集	用户数量	物品数量	交互数量	密度
Gowalla	29, 858	40, 981	1, 027, 370	0.00084
Yelp2018	8549	49306	380,275	0.00090
Amazon	8065	55564	268,523	0.00060

数据集	推荐系统	指标	不攻击	随机攻击	流行攻击	Viking	IMCP	下降率(%)
Gowalla	NGCF	Recall@20	0.15760	0.15630	0.14531	0.15657	0.13184	16.35
	NGCF	NDCG@20	0.22756	0.22628	0.20109	0.22729	0.17767	21.92
	GCMC	Recall@20	0.08594	0.08666	0.08005	0.08519	0.07251	21.44
	GCMC	NDCG@20	0.1094	0.11048	0.10147	0.10891	0.09342	22.38
Amazon	NGCF	Recall@20	0.03739	0.03024	0.029163	0.03198	0.02863	23.43
	NGCF	NDCG@20	0.08038	0.06878	0.063053	0.07018	0.06142	23.59
	GCMC	Recall@20	0.01693	0.01583	0.01347	0.01662	0.00926	45.3
	GCMC	NDCG@20	0.03437	0.03258	0.02854	0.03241	0.02025	41.08
Yelp2018	NGCF	Recall@20	0.04467	0.04348	0.04283	0.04431	0.04075	8.76
	NGCF	NDCG@20	0.10015	0.09834	0.093916	0.09806	0.08998	10.15
	GCMC	Recall@20	0.03461	0.03209	0.03021	0.03414	0.02597	24.96
	GCMC	NDCG@20	0.07232	0.06651	0.06574	0.06986	0.05555	23.19

数据集	方法	不考虑社区	考虑社区	下降率(%)
Gowalla	Recall@20	0.07551	0.07251	3.97
Gowalla	NDCG@20	0.09654	0.09342	3.23
Yelp2018	Recall@20	0.03082	0.02597	15.74
Yelp2018	NDCG@20	0.06485	0.05555	14.34
Amazon	Recall@20	0.01268	0.00926	26.97
Amazon	NDCG@20	0.02813	0.02025	28.01

数据集	指标	不攻击策略	IMCP	下降率（%）
Gowalla	Recall@20	0.15621	0.14378	7.96
Gowalla	NDCG@20	0.22512	0.19616	12.86
Amazon	Recall@20	0.03688	0.02944	20.17
Amazon	NDCG@20	0.08107	0.06306	22.22
Yelp2018	Recall@20	0.04335	0.04082	5.83
Yelp2018	NDCG@20	0.09722	0.09045	6.96

统计信息	环境	Gowalla	Amazon	Yelp2018
Gini coefficient	攻击前	0.473	0.268	0.472
Gini coefficient	攻击后	0.475	0.269	0.476
Distribution entropy	攻击前	0.723	0.723	0.676
Distribution entropy	攻击后	0.732	0.732	0.686
Power law index	攻击前	1	1.0003	1.0001
Power law index	攻击后	1	1.0003	1.0001
Max degree	攻击前	811	294	3706
Max degree	攻击后	811	294	3706
sparsity	攻击前	0.00084	0.00060	0.0009
sparsity	攻击后	0.00084	0.00064	0.00095
Average degree	攻击前	27.13	25.24	34.19
Average degree	攻击后	27.41	25.23	34.26

Graph Neural Network Recommendation System Adversarial Attack Method Based on Importance Maximization and Community Partition

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[1]	HU Chunhua, DENG Ao, TONG Xiaoqin, MIAO He, WANG Zongrun. A Graph Neural Network Recommendation Study Combining Trust and Reputation in Social E-commerce [J]. Chinese Journal of Management Science, 2021, 29(10): 202-212.
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