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研究显示推荐系统语言嵌入可还原物品身份并致用户再识别

论文 Encoded but Exposed 研究推荐系统中暴露的物品级语言嵌入是否泄露真实身份，作者 Linda Beková 和 Rodrigo Alves 用余弦相似度匹配即可在 MovieLens 32M 和 GoodReads 两个数据集、六个 sentence-transformer 编码器上以较高 MRR 恢复物品身份，无需训练或模型反转。