【摘 要】
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个性化推荐系统能产生针对性的、个性化的信息来满足不同用户需求,但也很容易受到用户描述文件注入恶意攻击,影响正常的推荐结果。针对该问题,分析和研究了描述文件的形式化
【机 构】
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攀枝花学院网络中心,北京理工大学图书馆,中国科学院成都计算机应用研究所
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个性化推荐系统能产生针对性的、个性化的信息来满足不同用户需求,但也很容易受到用户描述文件注入恶意攻击,影响正常的推荐结果。针对该问题,分析和研究了描述文件的形式化模型、描述文件的属性及分类方法,应用粗糙集理论,设计了数据预处理离散化、决策表约简和个性化推荐处理相应算法,提出了一种用户描述文件分类学习和攻击检测的方法;为降低攻击对推荐结果的影响,完善了推荐系统的安全,设计出一种动态交互的个性化推荐模型框架。实例证明,用户描述文件的属性分类及检测方法是有效的,准确率高,能够有效地改善个性化推荐系统模型的安全。
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