融合時(shí)間維度的托攻擊檢測研究

　　隨著網(wǎng)絡(luò)信息資源的爆炸式增長，個(gè)性化推薦技術(shù)作為有效緩解信息過載的個(gè)性化推薦技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用，然而推薦系統(tǒng)開放性的特點(diǎn)使其易受托攻擊的影響。托攻擊者通過注入虛假信息操縱推薦結(jié)果，影響推薦系統(tǒng)的公正性。托攻擊研究中較少考慮攻擊時(shí)間方面的特性，針對此問題，本書完成了三方面工作：一是提出推薦系統(tǒng)中融合時(shí)間維度的托攻擊形式，并分析融合時(shí)間和評(píng)分兩個(gè)維度的托攻擊模型對推薦系統(tǒng)的影響；二是從項(xiàng)目評(píng)分序列的角度，提出基于項(xiàng)目類型及時(shí)間序列動(dòng)態(tài)劃分的異常項(xiàng)目檢測方法和基于狄利克雷假設(shè)檢驗(yàn)的異常項(xiàng)目檢測方法；三是結(jié)合項(xiàng)目評(píng)分時(shí)間序列進(jìn)行異常用戶檢測，提出結(jié)合異常項(xiàng)目的檢測方法、基于單類分類器的檢測方法和半監(jiān)督的檢測方法，以應(yīng)對不同的推薦系統(tǒng)的應(yīng)用場景。

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