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电子商务推荐攻击研究
外文标题：Research on Attack on Personalized Recommendations in E-commerce
文献类型：期刊
作者：余力^[1]董斯维^[2]郭斌^[3]
机构：[1]中国人民大学信息学院,中国人民大学信息学院,中国人民大学信息学院 北京100872,北京100872,北京100872
[2]中国人民大学信息学院,中国人民大学信息学院,中国人民大学信息学院 北京100872,北京100872,北京100872
[3]中国人民大学信息学院,中国人民大学信息学院,中国人民大学信息学院 北京100872,北京100872,北京100872

年：2007
期刊名称：计算机科学
卷：34
期：5
页码范围：134-138
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览中国科技核心期刊
所属部门：信息学院
语言：中文
ISSN：1002-137X
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jsjkx200705037.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1002-137X.2007.05.037
基金：教育部重点实验室基金
关键词：协同过滤;推荐系统;个性化推荐;攻击模型;电子商务安全
摘要：个性化推荐是实现客户关系管理的重要手段和技术.协同过滤作为最核心、最典型的个性化推荐技术,被广泛应用于电子商务,但其推荐结果对用户偏好信息敏感,使得推荐系统易受到人为攻击,电子商务推荐安全成为个性化推荐能否成功应用的关键.作者先简要介绍了电子商务个性化推荐的基本概念,然后系统阐述了推荐攻击的概念、特征、攻击成本及攻击效率,并详细比较了各种攻击模型,以及各种攻击模型对不同推荐模型的稳定性和健壮性的影响,分析比较了各种攻击检测模型.最后总结评述了电子商务推荐安全的研究现状,并提出了未来研究的挑战.
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