【摘 要】
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推荐系统作为一种新型的信息过滤技术手段,可以有效解决信息过载问题。然而,随着互联网信息的内容复杂度、访问人数、攻击手段的快速增加与变化,现有推荐系统暴露了很多不足,
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推荐系统作为一种新型的信息过滤技术手段,可以有效解决信息过载问题。然而,随着互联网信息的内容复杂度、访问人数、攻击手段的快速增加与变化,现有推荐系统暴露了很多不足,典型的问题如托攻击。不法商家为了达到商业目的,采取欺骗手段提高自身商品被推荐的概率或者拉低对手商品被推荐的概率,从而导致相关推荐信息的可信度严重下降。因此,如何保证推荐系统推荐信息的准确性与可靠性已成为当前亟待解决的一个问题。本文从托攻击检测与防御两个方面进行研究,主要工作如下:首先,选择综合性能较好的一种基于评分信息熵的防攻击推荐算法,对其进行有效性验证,并将其结果转换成用户信任排序矩阵,应用于时域检测算法,以降低时域分析的计算复杂度。其次,为了提高推荐系统检测托攻击的准确率、召回率,提出基于时域背离特征分析的托攻击检测算法。先使用上述防攻击推荐算法,生成用户信任排序矩阵,降低时域背离特征分析的复杂度;再设置正序和反序TOP窗口,截取用户信任排序矩阵的正反序TOP用户,生成可疑用户集;之后,对可疑用户提取时域背离特征,结合高斯混合模型实现托攻击检测。第三,基于实际数据设计实验场景,对本文提出的托攻击检测算法进行测试分析,验证了其可行性与有效性。本文算法具有较好的综合性能,能够同时提升托攻击检测的准确率、召回率,降低计算复杂度,同时还能兼顾托攻击防御。
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