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摘要:
协同过滤是推荐系统中普遍使用的一种推荐技术,然而协同推荐系统很容易遭受恶意用户的攻击.攻击者通过向系统注入大量有规律的攻击用户信息,达到人为操纵推荐系统的目的.为了检测系统中存在的攻击用户,通过研究攻击用户信息的统计特征,提出了一种基于特征分析的攻击检测算法.试验结果表明,该算法具有更高的检测率,有效缓解了推荐系统遭受托攻击操纵的问题,确保了推荐系统的可靠性.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于特征分析的推荐系统托攻击检测算法研究
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 推荐系统 协同过滤 托攻击 特征分析 攻击检测算法
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 算法与语言
研究方向 页码范围 42-47
页数 6页 分类号 TP312
字数 6245字 语种 中文
DOI 10.11907/rjdk.162568
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 胡德敏 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 44 241 10.0 13.0
5 朱德福 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
推荐系统
协同过滤
托攻击
特征分析
攻击检测算法
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
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
总被引数(次)
30383
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