基于仿生模式识别的未知推荐攻击检测

发布时间：2017-12-17 05:28

  本文关键词：基于仿生模式识别的未知推荐攻击检测

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【摘要】：针对已有检测方法不能有效地检测未知推荐攻击的问题,提出了一种基于仿生模式识别(bionic pattern recognition)的检测方法.首先,依据项目流行度划分项目到不同的窗口,把用户对窗口内项目的评分视为随机事件发生.在此基础上,利用信息熵(information entropy)提取评分分布特征作为检测推荐攻击的通用特征.然后,在特征空间中,利用仿生模式识别技术覆盖真实概貌样本,将覆盖范围外的测试数据判为推荐攻击.在Movie Lens数据集上进行实验,结果表明,该方法在检测未知推荐攻击时具有较高的命中率和较低的误报率.
【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(燕山大学);
【基金】：国家自然科学基金(61379116,61272466) 河北省自然科学基金(F2011203219,F2013203124) 河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZH2012028)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 协同过滤推荐系统[1]能够依据建立的用户概貌(user profiles)过滤出满足用户兴趣的信息,并主动推荐给用户.它为解决互联网上的信息过载问题提供了一条有效途径,已成为目前许多电子商务站点的重要组成部分.然而,由于协同过滤推荐系统自身所具有的开放性,恶意用户出于商业竞争等

【参考文献】

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本文编号：1298936