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基于多维风险因子的推荐攻击检测方法
被引量：
4
1
作者
于洪涛
李鹏
张付志
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2015年第5期971-975,共5页
针对现有推荐攻击检测方法对真实概貌误判率较高的问题,提出一种基于多维风险因子的推荐攻击检测方法.首先,引入时间间隔可疑度、风险反馈、惩罚函数和用户评分活跃度等多个风险因子,从多个角度推理和评估用户评分行为的风险值;然后,在...
针对现有推荐攻击检测方法对真实概貌误判率较高的问题,提出一种基于多维风险因子的推荐攻击检测方法.首先,引入时间间隔可疑度、风险反馈、惩罚函数和用户评分活跃度等多个风险因子,从多个角度推理和评估用户评分行为的风险值;然后,在多维风险因子的融合计算过程中,利用信息熵理论确立风险因子的分类权重,以提高风险评估的准确性;最后,根据用户评分行为风险评估值的加权和检测出相应的攻击概貌.在Movie Lens真实数据集上实验结果表明,所提出的检测方法能够在保持较高召回率的条件下有效提高推荐攻击检测的准确率.
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关键词
风险因子
推荐攻击检测
信息熵
分类权重
风险值
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职称材料
一种利用半监督Fisher判别分析检测推荐攻击的方法
2
作者
武锦霞
周全强
段亮亮
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第12期2649-2656,共8页
协同推荐系统容易受到推荐攻击,为了检测该攻击,很多无监督、有监督及半监督检测方法被提出,其中,半监督检测方法的优势在于可以利用无标签用户概貌提升检测性能.然而,已有半监督检测方法的准确率较低,针对该问题,本文提出一种基于半监...
协同推荐系统容易受到推荐攻击,为了检测该攻击,很多无监督、有监督及半监督检测方法被提出,其中,半监督检测方法的优势在于可以利用无标签用户概貌提升检测性能.然而,已有半监督检测方法的准确率较低,针对该问题,本文提出一种基于半监督Fisher判别分析(Semi-supervised Fisher Discriminant Analysis,SFDA)的推荐攻击检测方法RAD-SFDA来提升半监督检测方法的准确率.首先,利用Fisher判别分析(Fisher Discriminant Analysis,FDA)技术结合有标签用户概貌确定投影向量,在投影后的空间中最大化真实概貌和攻击概貌的离散度的同时最小化同类用户概貌间的离散度;然后,利用主元分析(Principal Components Analysis,PCA)技术从有标签和无标签用户概貌建立的数据集中提取全局结构;最后,综合上述由有标签用户概貌确定的判别结构和由所有用户概貌确定的全局结构确定最佳投影向量,在最终的投影空间中训练贝叶斯分类器检测推荐攻击.在MovieLens数据集上的实验结果表明,本文方法在保持较高召回率的前提下有效提升了准确率.
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关键词
协同
推荐
系统
推荐攻击检测
半监督Fisher判别分析
贝叶斯分类器
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职称材料
题名
基于多维风险因子的推荐攻击检测方法
被引量：
4
1
作者
于洪涛
李鹏
张付志
机构
燕山大学信息科学与工程学院
河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2015年第5期971-975,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61379116)资助
河北省自然科学基金项目(F2011203219
+2 种基金
F2013203124
F2015203046)资助
河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZH2012028)资助
文摘
针对现有推荐攻击检测方法对真实概貌误判率较高的问题,提出一种基于多维风险因子的推荐攻击检测方法.首先,引入时间间隔可疑度、风险反馈、惩罚函数和用户评分活跃度等多个风险因子,从多个角度推理和评估用户评分行为的风险值;然后,在多维风险因子的融合计算过程中,利用信息熵理论确立风险因子的分类权重,以提高风险评估的准确性;最后,根据用户评分行为风险评估值的加权和检测出相应的攻击概貌.在Movie Lens真实数据集上实验结果表明,所提出的检测方法能够在保持较高召回率的条件下有效提高推荐攻击检测的准确率.
关键词
风险因子
推荐攻击检测
信息熵
分类权重
风险值
Keywords
risk factors
detection of recommendation attack
information entropy
weight of classification
risk value
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种利用半监督Fisher判别分析检测推荐攻击的方法
2
作者
武锦霞
周全强
段亮亮
机构
青岛理工大学信息与控制工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第12期2649-2656,共8页
基金
山东省自然科学基金项目(ZR2019PF019)资助。
文摘
协同推荐系统容易受到推荐攻击,为了检测该攻击,很多无监督、有监督及半监督检测方法被提出,其中,半监督检测方法的优势在于可以利用无标签用户概貌提升检测性能.然而,已有半监督检测方法的准确率较低,针对该问题,本文提出一种基于半监督Fisher判别分析(Semi-supervised Fisher Discriminant Analysis,SFDA)的推荐攻击检测方法RAD-SFDA来提升半监督检测方法的准确率.首先,利用Fisher判别分析(Fisher Discriminant Analysis,FDA)技术结合有标签用户概貌确定投影向量,在投影后的空间中最大化真实概貌和攻击概貌的离散度的同时最小化同类用户概貌间的离散度;然后,利用主元分析(Principal Components Analysis,PCA)技术从有标签和无标签用户概貌建立的数据集中提取全局结构;最后,综合上述由有标签用户概貌确定的判别结构和由所有用户概貌确定的全局结构确定最佳投影向量,在最终的投影空间中训练贝叶斯分类器检测推荐攻击.在MovieLens数据集上的实验结果表明,本文方法在保持较高召回率的前提下有效提升了准确率.
关键词
协同
推荐
系统
推荐攻击检测
半监督Fisher判别分析
贝叶斯分类器
Keywords
collaborative recommender system
recommendation attack detection
semi-supervised Fisher discriminant analysis
Bayes classifier
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多维风险因子的推荐攻击检测方法
于洪涛
李鹏
张付志
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2015
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种利用半监督Fisher判别分析检测推荐攻击的方法
武锦霞
周全强
段亮亮
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020
0
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职称材料
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