Rekommenderar system är sårbara för shilling attacker. Förfalskade användargenererade innehållsdata, såsom användarbetyg och recensioner, används av angripare för att manipulera rekommendationsrankningar. Shilling attack detektion i recommender system är av stor betydelse för att upprätthålla rättvisa och hållbarhet av recommender system. De aktuella studierna har problem när det gäller algoritmernas bristfälliga universalitet, svårigheten att välja användarprofilattribut och bristen på en optimeringsmekanism. I detta dokument föreslås en struktur för detektering av shillingbeteende baserat på onormala användarfynd i grupp och bedömning av tidsserier. Detta dokument bidrar till den nuvarande förståelsen på området genom att studera modellen för trovärdighetsbedömning på djupet baserad på modellen för bedömningsprognoser för att härleda närhetsbaserade förutsägelser. En metod för att upptäcka misstänkta betyg baserat på misstänkta tidsfönster och analys av målobjekt föreslås. Misstänkta tidssegment bestäms genom att man konstruerar en tidsserie, och dataströmmarna för betygsposterna undersöks och misstänkta betygssegment kontrolleras. För att analysera funktioner i shillingattacker genom en gruppanvändares trovärdighet föreslås en onormal gruppsökningsmetod baserad på tidsserier och tidsfönster. Standardtestdata används för att kontrollera effekten av den föreslagna metoden.
En kombination av förtroende (trovärdighet) och tidsinformation används i REF; de föreslår en detekteringsstruktur baserad på tidsserieanalys och onormal gruppanvändarklassificering.
Shilling attack detection for recommender systems based on credibility of group users and rating time series
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}