计算机应用研究

作者：周宇轩,陈蕾,张涵峰,

单位：南京邮电大学a.计算机学院;b.江苏省无线传感网高技术研究重点实验室,南京210003；

关键词：推荐系统,托攻击,L2,1范数正则化,属性特征,

基金：江苏省自然科学基金面上项目(BK20161516)；中国博士后科学基金资助项目(2015M581794)；江苏省高校自然科学研究面上项目(15KJB520027)；江苏省博士后科研计划资助项目(1501023C)；；

托攻击是当前推荐系统面临的严峻挑战之一。由于推荐系统的开放性，恶意用户可轻易对其注入精心设计的评分，从而影响推荐结果，降低用户体验。基于属性优化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（SATPR）算法。将攻击评分视为评分矩阵中的结构化行噪声，并采用L2,1范数进行噪声建模，同时引入用户与物品的属性特征以提高托攻击检测精度。实验表明，SATPR算法在托攻击下可取得比传统推荐算法更精确的个性化评分预测效果。

来源：2019年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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