基于多维风险因子的推荐攻击检测方法

发布时间：2017-11-06 04:25

  本文关键词：基于多维风险因子的推荐攻击检测方法

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【摘要】：针对现有推荐攻击检测方法对真实概貌误判率较高的问题,提出一种基于多维风险因子的推荐攻击检测方法.首先,引入时间间隔可疑度、风险反馈、惩罚函数和用户评分活跃度等多个风险因子,从多个角度推理和评估用户评分行为的风险值;然后,在多维风险因子的融合计算过程中,利用信息熵理论确立风险因子的分类权重,以提高风险评估的准确性;最后,根据用户评分行为风险评估值的加权和检测出相应的攻击概貌.在Movie Lens真实数据集上实验结果表明,所提出的检测方法能够在保持较高召回率的条件下有效提高推荐攻击检测的准确率.
【作者单位】： 燕山大学信息科学与工程学院;河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61379116)资助 河北省自然科学基金项目(F2011203219,F2013203124,F2015203046)资助 河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZH2012028)资助
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言针对互联网中出现的“信息过载”[1]问题,推荐系统提供了一种有效地解决方法.然而,推荐系统无法识别来自恶意用户的虚假评分,使其产生的推荐容易受到恶意用户的操控,从而影响了推荐质量[2,3],这种向推荐系统注入虚假用户评分的行为称作“托攻击”(shilling attacks)[4].

【参考文献】

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【共引文献】

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9 崔昊e，

本文编号：1147350