基于托攻擊檢測和矩陣分解模型的可信推薦算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、協(xié)同過濾推薦算法被廣泛應(yīng)用在個性化推薦系統(tǒng)中。由于協(xié)同推薦系統(tǒng)依賴用戶評分信息，一些惡意用戶向系統(tǒng)注入偽造評分，使得系統(tǒng)生成對他們有利的推薦結(jié)果。這種托攻擊的存在損害了協(xié)同推薦系統(tǒng)的可信性。因此，如何保證協(xié)同推薦系統(tǒng)的魯棒性已經(jīng)成為推薦系統(tǒng)研究領(lǐng)域的一個重要問題。本文提出一種基于托攻擊檢測和矩陣分解模型的可信協(xié)同推薦算法。
　　首先，針對標(biāo)準(zhǔn)攻擊（隨機攻擊、均值攻擊和流行攻擊）、AoP（Average over Popular I

2、tems）和PIA（Power Items Attack）三類托攻擊，分別設(shè)計出相應(yīng)的無監(jiān)督攻擊檢測算法。對基于主成分分析的檢測算法進行改進，設(shè)計出標(biāo)準(zhǔn)攻擊檢測算法；提出改進后的加權(quán)平均評分偏離度、項目均值偏差和項目最高評分比值，利用這些統(tǒng)計特征設(shè)計出AoP攻擊檢測算法；提出改進后的最近鄰平均相似度，設(shè)計出PIA攻擊檢測算法。
　　其次，提出基于托攻擊檢測和矩陣分解模型的可信推薦算法。算法首先根據(jù)攻擊概貌的統(tǒng)計特征對托攻擊的類型進

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