文献

J-GLOBAL ID：201702257239198704   整理番号：17A0371457

評価系における異常評価の検出に向けた利用者行動の推定【Powered by NICT】

Estimating user behavior toward detecting anomalous ratings in rating systems

著者 (3件)： Yang Zhihai (Ministry of Education Key Lab for Intelligent Networks and Network Security, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China) ,  Cai Zhongmin (Ministry of Education Key Lab for Intelligent Networks and Network Security, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China) ,  Guan Xiaohong (Ministry of Education Key Lab for Intelligent Networks and Network Security, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 111  ページ： 144-158  発行年： 2016年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンライン評価システムは,協調フィルタリング推薦システム(CFRSs)において重要な役割を果たす。CFRSs現実における「シリング」攻撃に非常に脆弱である。推奨前異常評価をスポット除去迅速かつ効果的にどのようにも大きな挑戦である。本論文では,著者らは,攻撃,三段階を検出するための教師なし手法を提案した。最初に,無向ユーザユーザグラフは,元のユーザプロファイルから構成されているグラフに基づくと,採用した還元グラフを作成するための頂点間の類似性を推定することであるグラフマイニング法。,真のユーザの一部を除外するために相似解析においては,各点間の差を識別するために使用した。最後に,残った真のユーザは,標的項目を分析することにより除外され,攻撃者は検出することができた。MovieLensデータセット上での包括的な実験を行い,ベンチマーク手法と比較して提案した方法の有効性を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ベンチマーク ,  相似解 ,  *利用者プロファイル ,  類似性
準シソーラス用語： グラフマイニング ,  推奨システム ,  協調フィルタリング ,  評価システム ,  オンライン ,  *ユーザ行動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 推薦システム ,  グラフマイニング ,  いんちき攻撃 ,  異常検出

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 評価 ,  利用者行動 ,  推定