The invention discloses a trust-resistant attack recommendation algorithm based on matrix completion. Firstly, the user's score on the item is counted, the user's attribute features and the item's attribute features are extracted, and the user's score matrix, the user's attribute feature matrix and the item's attribute feature matrix are respectively constructed; then the user's score matrix and the item's attribute feature matrix are obtained. The TOS score is modeled as structured noise in the matrix completion model, and then the structured row noise matrix is obtained by iteratively updating the variables with block coordinate descent algorithm; then the TOS score in the user/item score matrix is eliminated according to the structured row noise matrix; finally, the traditional recommendation algorithm is used. Scoring prediction was made to get the prediction scoring matrix. The recommendation algorithm provided by the invention can effectively detect the trusted attack users in the recommendation system, and can achieve more accurate personalized score prediction effect than the traditional recommendation algorithm under the interference of the trusted attack, and effectively improve the robustness of the recommendation algorithm.
【技术实现步骤摘要】
一种基于矩阵补全的抗托攻击推荐算法
本专利技术属于计算机
中的信息安全领域,具体涉及一种基于矩阵补全的抗托攻击推荐算法。
技术介绍
面对信息过载问题,推荐系统应运而生。推荐系统是一种软件系统,它通过收集用户信息,项目信息以及用户与项目的交互信息,了解用户的偏好,从而将用户可能感兴趣的项目推荐给用户,在一定程度上解决困扰用户的信息过载问题。当前实现推荐系统的一种主流算法是协同过滤(collaborativefiltering)算法。它依赖于用户的历史行为,分析过去的用户-项目交互,建立新的用户-项目联系。然而,用户-项目交互数据的产生者是所有用户,并没有设置准入门槛,这种数据来源的开放性导致协同过滤推荐系统极易受到恶意用户的干扰,这种现象称为托攻击(shillingattack)。托攻击是当前推荐系统遇到的严峻挑战之一。恶意商家或用户为了达成其特殊目的,往往是为了经济利益,冒充正常用户,在与项目交互的过程中,向推荐系统注入精心设计的虚假用户概貌,从而影响正常的推荐结果。这种攻击的存在会严重干扰推荐系统的正常运转,误导用户接受或购买并非真正所需的信息或项目,使用户逐渐丧失对此推荐系统的信任,造成客户群的流失,推荐系统会蒙受信誉与利润的双重损失。当前,针对无托攻击评分数据集已经有了很多行之有效的高精度推荐算法,但在含托攻击数据集上,这些传统推荐算法往往会面临性能下降的问题。
技术实现思路
专利技术目的:本专利技术基于结构化噪声矩阵补全技术提出一种鲁棒的抗托攻击个性化推荐算法以提高推荐系统抵御托攻击能力,首先检测出推荐系统中的托攻击用户并剔除相应攻击评分再进行推 ...
【技术保护点】
1.一种基于矩阵补全的抗托攻击推荐算法,其特征在于:包括如下步骤:1)建立用户‑项目评分矩阵R:在推荐系统中,m名用户构成用户集合U={u1,u2,…um},n件项目构成项目集合I={i1,i2,…in},则用户‑项目评分矩阵可表示为
【技术特征摘要】
1.一种基于矩阵补全的抗托攻击推荐算法,其特征在于:包括如下步骤:1)建立用户-项目评分矩阵R:在推荐系统中,m名用户构成用户集合U={u1,u2,…um},n件项目构成项目集合I={i1,i2,…in},则用户-项目评分矩阵可表示为其中,用户u对项目i的评分记作ri,j,“*”表示已知评分,“?”表示未知评分;2)建立基于矩阵补全的推荐模型:基于矩阵补全的推荐模型建模为:其中Ω集合表示评分矩阵中已收到评分的元素下标集合,X矩阵是低维未知矩阵,为矩阵核范数,σi为矩阵X的第i大奇异值,是投影算子,表示当元素下标(i,j)∈Ω时,得到对应位置采样元素:3)根据步骤2)建立基于属性优化矩阵补全的托攻击检测模型:基于属性优化矩阵补全的托攻击检测模型为:其中,Z表示结构化噪声矩阵,‖X‖*和‖Z‖2,1分别表示对X矩阵进行低秩性约束以及对Z矩阵进行行稀疏性约束,是为了平滑评分细微波动的正则化项,λ,β为可调参数,表示评分矩阵中已反馈的评分元素下标集合;4)求解基于属性优化矩阵补全的托攻击检测模型,得到结构化行噪声矩阵Z;5)根据步骤4)中计算得到的结构化噪声矩阵Z从用户-项目矩阵R中剔除托攻击评分;6)采用传统推荐系统对修正后用户-项目评分矩阵进行评分预测,求得完整的用户-项目评分矩阵,基于完整的用户-项目评...
【专利技术属性】
技术研发人员:张涵峰,陈蕾,周宇轩,曹璐,张冯崇,
申请(专利权)人:南京邮电大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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