一种利用半监督Fisher判别分析检测推荐攻击的方法

摘要：

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(Princi-pal 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

所属期刊栏目：41

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省自然科学基金项目ZR2019PF019

在线出版日期：2020-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2649-2656