针对商品推荐系统的混淆托攻击半监督检测研究

作     者：卫星君 李海霞 WEI Xingjun;LI Haixia

作者机构：陕西能源职业技术学院机电与信息工程学院咸阳712000 陕西能源职业技术学院经济管理学院咸阳712000 

出 版 物：《科技促进发展》 (Science & Technology for Development)

年 卷 期：2020年第16卷第9期

页      面：1125-1133页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：陕西省教育厅专项科研计划项目(17JK0615):陕西农村电子商务发展模式研究 负责人:李海霞 

主　　题：推荐系统 托攻击 特征指标 混淆策略 

摘      要：利用标记用户,提出一种半监督检测算法,对推荐系统混淆托攻击进行有效检测。为降低评分偏移策略对检测的影响,改进K均值聚类算法(K-Means Clustering Algorithm,K-Means)算法,提出共同关注项;为凸显噪音注入策略对检测的影响,过滤共同关注项,计算标记用户特征指标,利用二次特征提取的方法,给出区分用户概貌的先验知识。在此基础上压缩特征指标向量,使攻击概貌和普通概貌富集到空间两端,最终识别攻击用户。比较半监督检测、主成分分析和贝叶斯检测算法,结果表明,该检测算法对混淆托攻击在不同填充率下有较高的检测准确率。