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摘要:
针对现有在线推荐系统中协同过滤算法无法有效对抗文件注入攻击的问题,考虑目标攻击者和攻击项,定义攻击块的概念.结合攻击块中的块面积率(BAR)和块打分率(BRR)信息,提出一种高效的攻击块挖掘(MAB)算法,检测评分事务数据集上的攻击行为,并通过基于BAR与BRR上界的剪枝策略,缩小攻击块的搜索空间及降低搜索耗时.在2个真实数据集上的实验结果表明,在不同攻击场景下MAB算法均能准确挖掘出攻击块,并且具有较高的挖掘效率.
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文献信息
篇名 推荐系统中一种高效的攻击块挖掘算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 攻击块 推荐系统 块面积率 块打分率 块质量 上界
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 安全技术
研究方向 页码范围 124-130
页数 7页 分类号 TP39
字数 5495字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.02.023
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 刘贵全 中国科学技术大学计算机科学与技术学院 51 728 11.0 26.0
2 瞿春燕 中国科学技术大学计算机科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
3 管亚亭 中国科学技术大学计算机科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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攻击块
推荐系统
块面积率
块打分率
块质量
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研究起点
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期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
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317027
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