Mô hình tin cậy theo thể loại để bảo vệ chống lại các cuộc tấn công shilling trong hệ thống gợi ý

Complex & Intelligent Systems - Tập 9 Số 3 - Trang 2929-2942 - 2023
Yang Li1, Xinxin Niu1
1Computer Science and Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China

Tóm tắt

Tóm tắtCác cuộc tấn công shilling đã trở thành một lỗ hổng quan trọng của các hệ thống gợi ý dựa trên lọc hợp tác (CF), và sự tin tưởng vào các thuật toán gợi ý CF đã được chứng minh là hữu ích trong việc cải thiện độ chính xác của các gợi ý từ hệ thống. Trong khi chỉ có một số nghiên cứu tập trung vào sự tin tưởng trong lĩnh vực này, chúng tôi khám phá lợi ích của việc sử dụng sự tin tưởng để chống lại các cuộc tấn công shilling. Thay vì chỉ sử dụng các giá trị tin cậy do người dùng tạo ra, chúng tôi đề xuất mức độ tin cậy theo thể loại, mà khác nhau dựa trên các thể loại của các mặt hàng và xem xét cả giá trị tin cậy lẫn độ tin cậy của người dùng. Bài báo này giới thiệu các loại phương pháp tấn công shilling khác nhau nhằm cố gắng nghiên cứu tác động của các giá trị tin cậy và đặc điểm hành vi của người dùng trong việc chống lại các cuộc tấn công shilling. Trong khi đó, nó cải thiện phương pháp được sử dụng để tính toán sự tương đồng giữa các người dùng nhằm hình thành một mô hình gợi ý dựa trên mức độ tin cậy theo thể loại. Hiệu suất của hệ thống gợi ý dựa trên độ tin cậy theo thể loại được đánh giá trên tập dữ liệu Ciao. Kết quả thử nghiệm cho thấy mức độ tin cậy theo thể loại được đề xuất có hiệu suất vượt trội và tương đương trong việc bảo vệ chống lại các loại cuộc tấn công shilling khác nhau.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Faridani V, Jalali M, Jahan MV (2017) Collaborative filtering-based recommender systems by effective trust. Int J Data Sci Anal 3:297–307

Golbeck J (2009) Trust and nuanced profile similarity in online social networks. ACM Trans Web 3:1–33

Ziegler C, Golbeck J (2007) Investigating interactions of trust and interest similarity. Decis Support Syst 43:460–475

Hallikainen H, Laukkanen T (2018) National culture and consumer trust in e-commerce. Int J Inf Manag 38:97–106

Wang Y, Qian L, Li F, Zhang L (2018) A comparative study on shilling detection methods for trustworthy recommendations. J Syst Sci Syst Eng 27:458–478

Zheng XL, Chen CC, Hung JL (2015) A hybrid trust-based recommender system for online communities of practice. IEEE Trans Learn Technol 8:345–356

Deng S, Huang L, Xu G (2017) On deep learning for trust-aware recommendations in social networks. IEEE Trans Neural Netw Learn Syst 28:1164–1177

Borzymek P, Sydow M, Wierzbicki A (2009) Enriching trust prediction model in social network with user rating similarity. In: International Conference on Computational Aspects of Social Networks, Fontainebleau, France, 24–27 June, pp 40–47

Guo G, Zhang J, Zhu F, Wang X (2017) Factored similarity models with social trust for top-n item recommendation. Knowl Based Syst 122:17–25

Ma H, Lyu MR, King I (2009) Learning to recommend with trust and distrust relationships. In: Recsys Proceedings of the Third Acm Conference on Recommender Systems, New York, USA, October 23–25, pp 189–196

Lee J, Lebanon G, Singer Y (2013) Local low-rank matrix approximation. In: The 30th international conference on machine learning, New York, USA, May, pp 741–749.

Mackey LW, Jordan MI, Talwalkar A (2011) Divide-and-conquer matrix factorization. Adv Neural Inf Process Syst, pp 1134–1142

O’Mahony M, Hurley N, Kushmerick N (2004) Collaborative recommendation:a robustness analysis. ACM Trans Inter Tech 4:344–377

Mehta B, Hofmann T, Fankhauser P (2007) Lies and propaganda:detecting spam users in collaborative filtering. International Conference on Intelligent User Interfaces. Hawaii, USA, January 28–31, pp 14–21

Alostad JM (2019) Improving the shilling attack detection in recommender systems using an SVM Gaussian mixture model. J Inf Knowl Manag 18:1–18

Samaiya N, Raghuwanshi SK, Pateriya RK (2019) Shilling attack detection in recommender system using PCA and SVM Emerging Technologies in data mining and information security. Springer, Singapore, pp 629–637

Lam SK, Riedl J (2004) Shilling recommender systems for fun and profit. The 13th international conference on World Wide Web. New York, USA, May 17–20, pp 393–402

Ardissono L, Mauro N (2020) A compositional model of multi-faceted trust for personalized item recommendation. Expert Syst Appl 140:1–67

Jaehoon L, Giseop N, Hayoung O (2018) Trustor clustering with an improved recommender system based on social relationships. Inf Syst 77:118–128

Pan Y, He F, Yu H (2018) An adaptive method to learn directive trust strength for trust-aware recommender systems. In: 22nd international conference on computer supported cooperative work in design, Nanjing, China, May 9–11, pp 10–16

Gambetta D (2000) Trust: making and breaking cooperative relations. Br J Sociol 13:213–237

McKnight DH, Chervany NL (1996) The meanings of trust. Springer, New York

Lathia N, Hailes S, Capra L (2008) Trust-based collaborative filtering. In: IFIP international conference on trust management, Trondheim, Norway, June 18–20

Shambour Q, Lu J (2012) A trust-semantic fusion-based recommendation approach for e-business applications. Decis Support Syst 54:768–780

Guo G (2013) Integrating trust and similarity to ameliorate the data sparsity and cold start for recommender systems. In: The 7th ACM conference on recommender systems, HongKong, China, October 12–16, pp 451–454

Jøsang A, Ismail R, Boyd C (2007) A survey of trust and reputation systems for online service provision. Decis Support Syst 43:618–644

Peng W, Xin B (2019) SPMF: a social trust and preference segmentation-based matrix factorization recommendation algorithm. EURASIP J Wirel Commun Netw 1:1–12

Cerutti F, Kaplan LM, Norman TJ (2015) Subjective logic operators in trust assessment: an empirical study. Inf Syst Front 17:743–762

Bo Z, Zhang H, Li M (2017) Trust Traversal: a trust link detection scheme in social network. Comput Netw 120:105–125

Papagelis M, Plexousakis D, Kutsuras T (2005) Alleviating the sparsity problem of collaborative filtering using trust inferences. Trust management, Paris, France, May 23–26, pp 224–239

Sotos A, Vanhoof W, Noortgate W, Onghena P (2009) The transitivity misconception of pearson’s correlation coefficient. Stat Educ Res J 8:33–55

Hwang CS, Chen YP (2007) Using trust in collaborative filtering recommendation. In: New trends in applied artificial intelligence, Kyoto, Japan, June 26–29, pp 1052–1060

Rahman A, Hailes S (2000) Supporting trust in virtual communities. In: The 33rd annual Hawaii international conference on system sciences, Hawaii, USA, January

Hurley N, Cheng M, Zhang M (2009) Statistical attack detection. RecSys’09, New York, USA, October, pp 149–156

Cosley D, Lam SK, Albert I (2003) Is seeing believing? How recommender system interfaces affect users. In: ACM SIGCHI Int. Conf. on Human Factors in Computing Systems, Florida, USA, April, pp 585–592

Victor P, Cornelis C, Cock MD (2011) Trust networks for recommender systems. Atlantis Press, France, pp 91–107