【摘 要】
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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(bionic pattern recognition)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
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室（燕山大学）
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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(bionic pattern recognition)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(information entropy)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Movie Lens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.
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