基于時域背離特征分析的托攻擊檢測算法研究.pdf

1、推薦系統(tǒng)作為一種新型的信息過濾技術(shù)手段，可以有效解決信息過載問題。然而，隨著互聯(lián)網(wǎng)信息的內(nèi)容復雜度、訪問人數(shù)、攻擊手段的快速增加與變化，現(xiàn)有推薦系統(tǒng)暴露了很多不足，典型的問題如托攻擊。不法商家為了達到商業(yè)目的，采取欺騙手段提高自身商品被推薦的概率或者拉低對手商品被推薦的概率，從而導致相關(guān)推薦信息的可信度嚴重下降。因此，如何保證推薦系統(tǒng)推薦信息的準確性與可靠性已成為當前亟待解決的一個問題。本文從托攻擊檢測與防御兩個方面進行研究，主要工作如

2、下：
　　首先，選擇綜合性能較好的一種基于評分信息熵的防攻擊推薦算法，對其進行有效性驗證，并將其結(jié)果轉(zhuǎn)換成用戶信任排序矩陣，應用于時域檢測算法，以降低時域分析的計算復雜度。
　　其次，為了提高推薦系統(tǒng)檢測托攻擊的準確率、召回率，提出基于時域背離特征分析的托攻擊檢測算法。先使用上述防攻擊推薦算法，生成用戶信任排序矩陣，降低時域背離特征分析的復雜度；再設置正序和反序TOP窗口，截取用戶信任排序矩陣的正反序TOP用戶，生成可疑用戶