本文關(guān)鍵詞：基于多維風(fēng)險因子的推薦攻擊檢測方法

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【摘要】：針對現(xiàn)有推薦攻擊檢測方法對真實概貌誤判率較高的問題,提出一種基于多維風(fēng)險因子的推薦攻擊檢測方法.首先,引入時間間隔可疑度、風(fēng)險反饋、懲罰函數(shù)和用戶評分活躍度等多個風(fēng)險因子,從多個角度推理和評估用戶評分行為的風(fēng)險值;然后,在多維風(fēng)險因子的融合計算過程中,利用信息熵理論確立風(fēng)險因子的分類權(quán)重,以提高風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性;最后,根據(jù)用戶評分行為風(fēng)險評估值的加權(quán)和檢測出相應(yīng)的攻擊概貌.在Movie Lens真實數(shù)據(jù)集上實驗結(jié)果表明,所提出的檢測方法能夠在保持較高召回率的條件下有效提高推薦攻擊檢測的準(zhǔn)確率.
【作者單位】： 燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;河北省計算機虛擬技術(shù)與系統(tǒng)集成重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61379116)資助 河北省自然科學(xué)基金項目(F2011203219,F2013203124,F2015203046)資助 河北省高等學(xué)�？茖W(xué)技術(shù)研究重點項目(ZH2012028)資助
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 1引言針對互聯(lián)網(wǎng)中出現(xiàn)的“信息過載”[1]問題,推薦系統(tǒng)提供了一種有效地解決方法.然而,推薦系統(tǒng)無法識別來自惡意用戶的虛假評分,使其產(chǎn)生的推薦容易受到惡意用戶的操控,從而影響了推薦質(zhì)量[2,3],這種向推薦系統(tǒng)注入虛假用戶評分的行為稱作“托攻擊”(shilling attacks)[4].

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9 崔昊e，

本文編號：1147350