协同过滤算法的欺诈攻击分析
2011-12-31 00:00:00周敏珍
电脑知识与技术 2011年35期
摘要：协同过滤是个性化推荐系统最常用的一种技术，被广泛应用于电子商务，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信息，人为干预推荐系统的结果。针对这个问题，实验分析基于奇异值分解（SVD）的协同过滤算法在随机攻击模型下的性能表现，并以三种评估指标分析不同攻击规模和填充规模对攻击效率的影响。
关键词：协同过滤；欺诈攻击；奇异值分解；推荐系统
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2011)35-0000-0c
Analysis of Shilling Attacks on Collaborative Filtering Algorithms
ZHOU Min-zhen
(Jiangsu Zhangjiagang Teacher’s In-service Training Sch
