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摘要:
推荐系统托攻击检测面临数据不均衡和代价敏感两个问题,但目前的检测方法缺乏同时对这两个问题的研究.提出了一种基于重采样和代价敏感支持向量机相结合的托攻击检测新方法.该方法首先利用基于样本重要性的欠采样技术实现训练样本的均衡,重构过程中根据边界样本对分类支持的重要性的不同加以处理,在消除大量噪声样本的同时保留了绝大多数对分类学习有用的样本;然后引入代价敏感支持向量机对重构后的样本集进行训练,最终得到系统决策函数.实验结果表明,本方法能提高对托攻击的检测精度,具有较强的推广意义.
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文献信息
篇名 一种基于混合策略的推荐系统托攻击检测方法
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 推荐系统 托攻击 不均衡数据集 代价敏感学习 欠采样 支持向量机
年,卷(期) 2013,(8) 所属期刊栏目 数据挖掘
研究方向 页码范围 174-179
页数 6页 分类号 TP311
字数 4861字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2013.08.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吕成戍 东北财经大学管理科学与工程学院 24 112 6.0 10.0
2 王维国 东北财经大学数学与数量经济学院 125 1677 23.0 36.0
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研究主题发展历程
节点文献
推荐系统
托攻击
不均衡数据集
代价敏感学习
欠采样
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
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