基于属性优化矩阵补全的抗托攻击推荐算法

Shilling-attack-tolerant recommendation algorithm based on attribute facilitated matrix completion
周宇轩a
陈蕾a,b
张涵峰a
南京邮电大学 a. 计算机学院; b. 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室, 南京 210003

摘要

托攻击是当前推荐系统面临的严峻挑战之一。由于推荐系统的开放性,恶意用户可轻易对其注入精心设计的评分,从而影响推荐结果,降低用户体验。基于属性优化结构化噪声矩阵补全技术,提出一种鲁棒的抗托攻击个性化推荐(SATPR)算法。将攻击评分视为评分矩阵中的结构化行噪声,并采用L2,1范数进行噪声建模,同时引入用户与物品的属性特征以提高托攻击检测精度。实验表明,SATPR算法在托攻击下可取得比传统推荐算法更精确的个性化评分预测效果。

基金项目

江苏省自然科学基金面上项目(BK20161516)
中国博士后科学基金资助项目(2015M581794)
江苏省高校自然科学研究面上项目(15KJB520027)
江苏省博士后科研计划资助项目(1501023C)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.09.0906
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 724-729,780
文章编号: 1001-3695(2019)03-017-0724-06

发布历史

[2019-03-05] 印刷出版

引用本文

周宇轩, 陈蕾, 张涵峰. 基于属性优化矩阵补全的抗托攻击推荐算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (3): 724-729,780. (Zhou Yuxuan, Chen Lei, Zhang Hanfeng. Shilling-attack-tolerant recommendation algorithm based on attribute facilitated matrix completion [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (3): 724-729,780. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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