協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)中用戶概貌攻擊檢測(cè)算法研究.pdf

1、目前個(gè)性化協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)存在著嚴(yán)重的安全隱患，惡意用戶通過(guò)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(duì)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(gè)性化協(xié)同推薦系統(tǒng)的安全性已成為亟待解決的問(wèn)題。本文在對(duì)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜合分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)的安全問(wèn)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(cè)算法，針對(duì)現(xiàn)有攻擊檢測(cè)算法存在的一些問(wèn)題，從攻擊的目的性考慮

2、，通過(guò)對(duì)攻擊概貌中目標(biāo)項(xiàng)目與填充項(xiàng)目之間存在的評(píng)分特征差異進(jìn)行分析，提出了一種項(xiàng)目評(píng)分背離度的計(jì)算方法；利用項(xiàng)目評(píng)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(shí)別的用戶概貌攻擊檢測(cè)算法，克服了現(xiàn)有算法的一些缺陷問(wèn)題，提高了算法的檢測(cè)精度。
　　其次，從項(xiàng)目的角度進(jìn)行考慮分析，對(duì)用戶概貌攻擊引起的項(xiàng)目評(píng)分分布特征的變化進(jìn)行異常檢測(cè)，針對(duì)現(xiàn)有異常檢測(cè)算法存在的不足，通過(guò)引入時(shí)間特性，對(duì)每個(gè)項(xiàng)目自身的歷史評(píng)分分布特