自动建立信任的防攻击推荐算法研究

发布时间：2018-08-02 18:22

【摘要】：随着互联网中信息资源的日益增多,个性化推荐技术作为缓解"信息过载"的有效手段,得到了越来越多的研究者的关注.由于互联网天然的开放性,在商业利益的驱动下,部分恶意用户通过伪造虚假数据来影响系统的推荐结果,从而达到盈利的目的.本文提出一个自动建立信任的防攻击推荐算法,在考虑了用户评分相似性的基础上,引入适当的信任机制,通过为目标用户动态建立和维护有限数量的信任对象来获得可靠的推荐.大量基于真实数据集的实验表明,提出的算法能大大提高推荐系统的鲁棒性和可靠性,并在一定程度上提高了推荐的精准度.
[Abstract]:With the increasing number of information resources in the Internet, personalized recommendation technology, as an effective means to ease "information overload", has been paid more and more attention by researchers. Because of the natural openness of the Internet and driven by commercial interests, some malicious users influence the recommended results of the system by falsifying false data, so as to achieve the purpose of profit. In this paper, an anti-attack recommendation algorithm for automatic trust building is proposed. Based on the similarity of user score, an appropriate trust mechanism is introduced. Reliable recommendations are obtained by dynamically establishing and maintaining a limited number of trust objects for target users. A large number of experiments based on real data sets show that the proposed algorithm can greatly improve the robustness and reliability of the recommendation system and improve the accuracy of the recommendation to a certain extent.
【作者单位】： 中山大学信息科学与技术学院;深圳移动互联网应用中间件技术工程实验室;华南师范大学计算机学院;华南理工大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(No.60736020);国家自然科学基金(No.60970044,No.61272067,No.61272065) 广东省自然科学基金(No.S2012010009311) 广东省科技项目(No.2011A091000036,No.2011168005,No.2011B080100031) 华南理工大学中央高校基本科研重点项目(No.2012ZZ0088)
【分类号】：TP393.08

【共引文献】

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本文编号：2160305