%0 Journal Article
%T 基于特征选择的推荐系统托攻击检测算法
%A 伍之昂
%A 庄毅
%A 王有权
%A 曹杰
%J 电子学报
%P 1687-1693
%D 2012
%R 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.08.031
%X 基于协同过滤的电子商务推荐系统极易受到托攻击,托攻击者注入伪造的用户模型增加或减少目标对象的推荐频率,如何检测托攻击是目前推荐系统领域的热点研究课题.分析五种类型托攻击对不同协同过滤算法产生的危害性,提出一种特征选择算法,为不同类型托攻击选取有效的检测指标.基于选择出的指标,提出两种基于监督学习的托攻击检测算法,第一种算法基于朴素贝叶斯分类;第二种算法基于k近邻分类.最后,通过实验验证了特征选择算法的有效性,及两种算法的灵敏性和特效性.
%K 推荐系统
%K 托攻击检测
%K 特征选择
%K 朴素贝叶斯分类
%K k近邻分类
%U http://www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract6738.shtml