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在最近几年来,为有效地解决人们面临的信息过量问题,推荐系统出现了。作为一个有效的方法,它通过从以前用户的交互动作提取信息以形成个性化的产品建议。然而,推荐系统也存在严重的安全问题:恶意用户能够影响或破坏提供给其他用户的推荐建议。由于协同推荐系统必须开放给用户,要设计一个不被攻击的系统是很困难的.很多研究安全协同推荐系统的研究者已经开始研究如何识别和抵抗攻击。