基于SVD的协同过滤算法的欺诈攻击行为分析

摘要：

协同过滤是一种个性化推荐系统最常用的技术,但它对用户概貌信息较为敏感,欺诈攻击者很容易通过注入有偏差的用户概貌使系统的推荐结果有利于他们.研究表明欺诈攻击的攻击模型、攻击成本对攻击性能有不同程度的影响.针对这个问题,实验分析基于奇异值分鳅SVD)的协同过滤算法在不同攻击模型下的性能表现,并以三种评估参数分析不同填充规模和攻击规模对攻击效率的影响.

关键词：协同过滤、推荐系统、欺诈攻击、奇异值分解

所属期刊栏目：45

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：92-95