Med den snabba utvecklingen av e-affärer, personlig rekommendation har blivit kärnkompetens för företag att vinna vinster och förbättra kundnöjdhet. Även om samarbetsfiltrering är den mest framgångsrika metoden för att bygga ett recommender system, lider den av "shilling" attacker. Under de senaste åren har forskningen om shillingattacker förbättrats avsevärt. Tillvägagångssätten lider dock av allvarliga problem i samband med angreppsmodellberoende och höga beräkningskostnader. För att lösa problemet föreslås ett tillvägagångssätt för att upptäcka onormala punkter i detta dokument. I tidningen analyseras två gemensamma drag hos alla attackmodeller först. En reviderad nedifrån-och-upp diskretiserad metod föreslås sedan baserat på tidsintervall och egenskaper för detektion. Fördelningen av betyg i olika tidsintervall jämförs för att upptäcka anomali baserat på beräkningen av chi kvadratfördelning ( 2 ). Vi utvärderade vår strategi på fyra typer av objekt som definieras enligt livscyklerna för dessa objekt. De experimentella resultaten visar att det föreslagna tillvägagångssättet uppnår en hög detektionshastighet med låga beräkningskostnader när antalet anfallsprofiler är mer än 15. Det förbättrar effektiviteten i shilling attacker upptäckt genom att begränsa misstänkta användare.
Gao m.fl. REF analyserade två gemensamma funktioner och definierade fyra typer av objekt, sedan föreslog en tids intervall detektion metod.
Detection of Abnormal Item Based on Time Intervals for Recommender Systems
{'venue': 'The Scientific World Journal', 'journal': 'The Scientific World Journal', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}