【摘要】：個性化推薦是實(shí)現(xiàn)客戶關(guān)系管理的重要手段和技術(shù)。協(xié)同過濾作為最核心、最典型的個性化推薦技術(shù),被廣泛應(yīng)用于電子商務(wù),但其推薦結(jié)果對用戶偏好信息敏感,使得推薦系統(tǒng)易受到人為攻擊,電子商務(wù)推薦安全成為個性化推薦能否成功應(yīng)用的關(guān)鍵。作者先簡要介紹了電子商務(wù)個性化推薦的基本概念,然后系統(tǒng)闡述了推薦攻擊的概念、特征、攻擊成本及攻擊效率,并詳細(xì)比較了各種攻擊模型,以及各種攻擊模型對不同推薦模型的穩(wěn)定性和健壯性的影響,分析比較了各種攻擊檢測模型。最后總結(jié)評述了電子商務(wù)推薦安全的研究現(xiàn)狀,并提出了未來研究的挑戰(zhàn)。
[Abstract]:Personalized recommendation is an important means and technology for the realization of customer relationship management. As the core and the most typical personalized recommendation technology, collaborative filtering is widely used in e-commerce. However, the recommended results are sensitive to user preference information, making the recommendation system vulnerable to human attack. The recommendation security of e-commerce becomes a personalized recommendation. The key to successful application is to introduce the basic concept of personalized recommendation in e-commerce. Then the concept, characteristics, attack cost and attack efficiency of the recommended attack are systematically expounded, and various attack models are compared in detail, and the effects of various attack models on the stability and robustness of different recommendation models are analyzed and compared. Various attack detection models are presented. Finally, the research status of recommendation security in e-commerce is summarized and the challenges of future research are proposed.
【作者單位】： 中國人民大學(xué)信息學(xué)院 中國人民大學(xué)信息學(xué)院 中國人民大學(xué)信息學(xué)院
【基金】：信息管理與信息經(jīng)濟(jì)學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金資助(F0607-31)
【分類號】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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7 高e，

本文編號：2143524