發(fā)布時(shí)間：2020-05-16 00:37

【摘要】： 隨著電子商務(wù)蓬勃發(fā)展,電子商務(wù)推薦系統(tǒng)在解決信息超載方面的作用逐漸被大家接受和認(rèn)可。推薦系統(tǒng)功能的實(shí)現(xiàn)依賴于外界用戶信息,為干擾系統(tǒng)正常運(yùn)作的推薦攻擊者提供了理論可能性。在現(xiàn)實(shí)電子商務(wù)環(huán)境中,商品生產(chǎn)者希望推薦系統(tǒng)能更多地推薦產(chǎn)品給用戶,增加商品銷量和市場(chǎng)占有率,為推薦攻擊者提供了現(xiàn)實(shí)利益可能性。所以提高推薦攻擊檢測(cè)能力有助于保證推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、客觀性和公正性。 目前電子商務(wù)推薦系統(tǒng)攻擊檢測(cè)研究集中于商品項(xiàng)目評(píng)價(jià)值,用戶評(píng)價(jià)項(xiàng)目數(shù),項(xiàng)目被評(píng)價(jià)次數(shù)等等。推薦攻擊侵入形成,必定涉及攻擊用戶各方面數(shù)據(jù),所以推薦攻擊檢測(cè)不應(yīng)僅限于用戶評(píng)價(jià)行為結(jié)果——用戶的評(píng)價(jià)值與評(píng)價(jià)項(xiàng)目,還應(yīng)體現(xiàn)在用戶評(píng)價(jià)行為其他屬性中。在用戶多輸入數(shù)與項(xiàng)目高填充量的推薦攻擊下檢測(cè)存在不足。 本文據(jù)此從用戶行為評(píng)價(jià)時(shí)間屬性——評(píng)價(jià)間隔時(shí)間入手,提出一種基于時(shí)間SFM因子的推薦攻擊檢測(cè)方法。通過(guò)對(duì)用戶評(píng)價(jià)間隔時(shí)間非正常值剝離,得到用戶評(píng)價(jià)時(shí)間相對(duì)全距,組成整體用戶評(píng)價(jià)時(shí)間相對(duì)全距序列。用戶依靠在序列位置中左右臨近用戶的評(píng)價(jià)間隔時(shí)間形成間隔時(shí)間基準(zhǔn)值,利用用戶自身評(píng)價(jià)間隔時(shí)間與對(duì)應(yīng)基準(zhǔn)值之間相互關(guān)系,分別從群體泛化角度的Span屬性(評(píng)價(jià)間隔時(shí)間均值與對(duì)應(yīng)基準(zhǔn)值的偏離度)、單體定性角度Frequency屬性(正常評(píng)價(jià)間隔時(shí)間次數(shù)與間隔時(shí)間大于基準(zhǔn)值次數(shù)的對(duì)比度)和單體定量角度Mount屬性(大于對(duì)應(yīng)基準(zhǔn)值的正常評(píng)價(jià)間隔時(shí)間均值與小于對(duì)應(yīng)基準(zhǔn)值的間隔時(shí)間均值差異度)分析,構(gòu)成時(shí)間SFM因子,分析評(píng)價(jià)時(shí)間間隔狀態(tài),豐富檢測(cè)因素。 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,時(shí)間SFM因子可以作為推薦攻擊輔助檢測(cè)因素,基于時(shí)間SFM因子的推薦攻擊檢測(cè)方法能更有效地阻止推薦攻擊目標(biāo)項(xiàng)進(jìn)入用戶TopN推薦列表,保證系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量。
【圖文】：

分塊攻擊驗(yàn)證所提出的基于時(shí)間SFM因子的推薦系統(tǒng)攻擊檢測(cè)實(shí)驗(yàn)分為三個(gè)實(shí)驗(yàn)方案，具體如下:驗(yàn)一:通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練集，，驗(yàn)證非正常評(píng)價(jià)間隔時(shí)間剝離方法的可驗(yàn)二:通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練集，驗(yàn)證時(shí)間sFM因子三屬性的相對(duì)穩(wěn)定性驗(yàn)三:在數(shù)據(jù)測(cè)試集中，輸入Attacksize分別為1%，3%，10%size分別為1%，3%，10%，20%，30%的模擬流行攻擊用戶和分證基于時(shí)間SFM因子的推薦攻擊檢測(cè)方法阻止攻擊目標(biāo)項(xiàng)進(jìn)入用表中的有效性。實(shí)驗(yàn)一與推薦攻擊檢測(cè)的時(shí)間SFM因子的分析數(shù)據(jù)基礎(chǔ)在于用戶評(píng)價(jià)間何得到用戶合理正常的間隔時(shí)間，排除非正常用戶評(píng)價(jià)間隔時(shí)間，SFM因子研究的準(zhǔn)確性與針對(duì)性至關(guān)重要。000000000二，占，占971勺3口l月......口......月百351.000

用戶在非正常用戶評(píng)價(jià)間隔時(shí)間剝離后間隔時(shí)間升序排列中Q值線圖
【學(xué)位授予單位】：西南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：F713.36

【引證文獻(xiàn)】

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1 劉清林;孟珂;李蘇豐;;基于統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制的協(xié)同推薦攻擊檢測(cè)方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2012年03期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 于輝;協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)用戶概貌注入攻擊檢測(cè)研究[D];華南理工大學(xué);2012年

本文編號(hào)：2665868