Personligisering samarbetsfiltrering rekommenderar system (CFRS) är de viktigaste komponenterna i populära e-handelstjänster. I praktiken är CFRS också särskilt sårbara för "shilling"-attacker eller "profilinjektions"-attacker på grund av deras öppenhet. Angriparna kan injicera väl utformade attackprofiler i CFRS för att partiska rekommendationsresultaten till sina fördelar. För att minska denna risk har olika detektionsmetoder föreslagits för att upptäcka sådana attacker, som använder olika funktioner som utvunnits ur användarprofiler. Det verkar dock vara svårt att förlita sig på begränsade funktioner för att förbättra detektionsprestandan, eftersom de befintliga funktionerna inte till fullo kan karakterisera anfallsprofiler och äkta profiler. I detta dokument föreslår vi en ny detektionsmetod för att göra rekommenderade system resistenta mot sådana attacker. De befintliga funktionerna kan kortfattat sammanfattas som två aspekter inklusive betygsbeteende baserat och objektfördelning baserad. Vi formulerar först problemet som att hitta en kartläggning modell mellan rating beteende och objektfördelning genom att utnyttja de minsta-kvarts ungefärlig lösning. Baserat på den utbildade modellen designar vi en detektor genom att använda en regressator för att upptäcka sådana attacker. Omfattande experiment på både MovieLens-100K och MovieLens-ml-latest-små dataset undersöker effektiviteten av den föreslagna detektionsmetoden. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden har fungerat bättre än referensmetoden, inklusive KNN.
Yang m.fl. REF hitta en kartläggningsmodell mellan betygsbeteende och objektfördelning.
Detecting abnormal profiles in collaborative filtering recommender systems
{'venue': 'Journal of Intelligent Information Systems', 'journal': 'Journal of Intelligent Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}