基于信任的托攻击用户检测算法
Computer Applications and Software（2020）
Abstract
随着电子商务的迅速发展,协同过滤技术在推荐领域中,得到了广泛的运用.托攻击问题和数据稀疏性问题,导致推荐结果不理想.研究证明,用户间信任关系可以极大缓解数据稀疏问题,使得推荐更为准确.但是,包含信任关系的推荐算法,大多未能考虑到托攻击对于推荐的影响,使得系统的鲁棒性下降.通过研究包含信任信息的推荐情景中托攻击用户的统计量表现特征,提出一种在信任网络下,检测托攻击用户的TSAD算法.实验证明,该算法能够准确地识别托攻击用户,增强系统的鲁棒性.
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