協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)中用戶概貌攻擊檢測算法研究.pdf

1、目前個性化協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)存在著嚴(yán)重的安全隱患，惡意用戶通過向系統(tǒng)提供大量虛假的用戶概貌使推薦結(jié)果產(chǎn)生嚴(yán)重偏離，降低了用戶對系統(tǒng)推薦精度的信任，從而達(dá)到其攻擊目的。因此，如何確保個性化協(xié)同推薦系統(tǒng)的安全性已成為亟待解決的問題。本文在對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜合分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)的安全問題進(jìn)行了深入研究。
　　首先，深入分析了攻擊用戶概貌的特征以及相應(yīng)的攻擊檢測算法，針對現(xiàn)有攻擊檢測算法存在的一些問題，從攻擊的目的性考慮

2、，通過對攻擊概貌中目標(biāo)項(xiàng)目與填充項(xiàng)目之間存在的評分特征差異進(jìn)行分析，提出了一種項(xiàng)目評分背離度的計算方法；利用項(xiàng)目評分背離度確定受攻擊的目標(biāo)項(xiàng)目，并在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于目標(biāo)項(xiàng)目識別的用戶概貌攻擊檢測算法，克服了現(xiàn)有算法的一些缺陷問題，提高了算法的檢測精度。
　　其次，從項(xiàng)目的角度進(jìn)行考慮分析，對用戶概貌攻擊引起的項(xiàng)目評分分布特征的變化進(jìn)行異常檢測，針對現(xiàn)有異常檢測算法存在的不足，通過引入時間特性，對每個項(xiàng)目自身的歷史評分分布特