推薦系統(tǒng)中攻擊檢測問題的研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的迅猛發(fā)展，導(dǎo)致信息過載的問題出現(xiàn)在人們的面前。為了解決這個問題，個性化推薦技術(shù)應(yīng)運而生。隨著商業(yè)競爭的日益激烈，電子商務(wù)中出現(xiàn)一些惡意用戶，利用推薦系統(tǒng)自身存在的一些特性對推薦系統(tǒng)發(fā)動攻擊，影響推薦系統(tǒng)的推薦結(jié)果。如何有效的對推薦攻擊進(jìn)行檢測，提高推薦系統(tǒng)的魯棒性，保證推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量，已經(jīng)成為近年來研究的熱點。
　　本文主要從推薦攻擊檢測出發(fā)，針對用戶概貌注入攻擊(Profile Injection Attack)

2、的檢測進(jìn)行相關(guān)的研究。包括攻擊用戶概貌的特征、隨機(jī)攻擊等幾種攻擊模型中攻擊用戶概貌的結(jié)構(gòu)組成、以及現(xiàn)有的幾種攻擊用戶概貌檢測技術(shù)。對相關(guān)知識進(jìn)行深入研究后，在前人研究的基礎(chǔ)上，提出了一種新的攻擊檢測算法。本文的主要工作如下：
　　1、對推薦系統(tǒng)、協(xié)同過濾推薦技術(shù)的原理進(jìn)行深入的理解。研究推薦攻擊的相關(guān)知識，理解推薦攻擊的原理與方法。對隨機(jī)攻擊等幾種攻擊模型的實現(xiàn)原理進(jìn)行分析，并在協(xié)同過濾推薦算法的基礎(chǔ)上對幾種攻擊模型進(jìn)行實現(xiàn)。通過

3、實驗結(jié)果來分析推薦攻擊對系統(tǒng)的影響。
　　2、在對推薦攻擊深入理解的基礎(chǔ)上，對包括 RDMA、WDMA、FMTD等幾種現(xiàn)有的經(jīng)典攻擊檢測算法進(jìn)行研究。分析算法對攻擊用戶概貌的檢測原理，對幾種檢測算法進(jìn)行實現(xiàn)。并設(shè)計實驗，利用檢測算法在各種攻擊模型中對攻擊用戶概貌進(jìn)行檢測，分析和比較各檢測算法對攻擊概貌的檢測效果。
　　3、對UnRap無監(jiān)督攻擊檢測算法進(jìn)行研究，理解算法的檢測原理和實現(xiàn)步驟。在UnRap檢測算法的基礎(chǔ)上，利用