基于時(shí)域背離特征分析的托攻擊檢測(cè)算法研究.pdf

1、推薦系統(tǒng)作為一種新型的信息過(guò)濾技術(shù)手段，可以有效解決信息過(guò)載問(wèn)題。然而，隨著互聯(lián)網(wǎng)信息的內(nèi)容復(fù)雜度、訪問(wèn)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(wèn)題如托攻擊。不法商家為了達(dá)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(duì)手商品被推薦的概率，從而導(dǎo)致相關(guān)推薦信息的可信度嚴(yán)重下降。因此，如何保證推薦系統(tǒng)推薦信息的準(zhǔn)確性與可靠性已成為當(dāng)前亟待解決的一個(gè)問(wèn)題。本文從托攻擊檢測(cè)與防御兩個(gè)方面進(jìn)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(píng)分信息熵的防攻擊推薦算法，對(duì)其進(jìn)行有效性驗(yàn)證，并將其結(jié)果轉(zhuǎn)換成用戶信任排序矩陣，應(yīng)用于時(shí)域檢測(cè)算法，以降低時(shí)域分析的計(jì)算復(fù)雜度。
　　其次，為了提高推薦系統(tǒng)檢測(cè)托攻擊的準(zhǔn)確率、召回率，提出基于時(shí)域背離特征分析的托攻擊檢測(cè)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(shí)域背離特征分析的復(fù)雜度；再設(shè)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