基于仿生模式识别的未知推荐攻击检测

针对已有检测方法不能有效地检测未知推荐攻击的问题,提出了一种基于仿生模式识别(bionicpatternrecognition)的检测方法.首先,依据项目流行度划分项目到不同的窗口,把用户对窗口内项目的评分视为随机事件发生.在此基础上,利用信息熵(informationentropy)提取评分分布特征作为检测推荐攻击的通用特征.然后,在特征空间中,利用仿生模式识别技术覆盖真实概貌样本,将覆盖范围外的测试数据判为推荐攻击.在movielens数据集上进行实验,结果表明,该方法在检测未知推荐攻击时具有较高的命中率和较低的误报率.