【摘 要】
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在推荐系统中,攻击用户的行为正逐渐从个体攻击转变为群组攻击。相对于个体攻击用户而言,攻击群组的迷惑性更强,威胁性更大。针对这种情况,本文提出了一种基于评分行为序列的
【机 构】
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燕山大学信息与工程学院,燕山大学里仁学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61772452)
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在推荐系统中,攻击用户的行为正逐渐从个体攻击转变为群组攻击。相对于个体攻击用户而言,攻击群组的迷惑性更强,威胁性更大。针对这种情况,本文提出了一种基于评分行为序列的群组攻击检测算法。该算法通过对每个项目提取评分行为序列,划分评分行为区间作为候选群组,然后根据攻击群组评分极端的特性、利用层次聚类筛选候选群组,并计算可疑度,最后再使用K-means聚类判定攻击群组,并在Amazon数据集和Netflix数据集上验证了该算法的有效性。
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