随着电子商务零售业的迅猛发展和社交网络营销的兴起,以用户间社交关系作为额外输入的社会化推荐系统成为新的研究方向。社会化推荐系统基于社交关系体现用户间相似性这一假设,对解决传统推荐系统中存在的冷启动问题及提高推荐结果的准确性具有重要作用。但社会化推荐系统天然开放性的特点,使其容易受到托攻击者注入虚假欺骗信息(虚假评分或虚假关系等)的影响。此类攻击称为“托攻击”,托攻击严重影响了推荐结果的公正性和真实性,降低了用户对系统的信任度。社会化推荐系统可以看成是传统推荐系统与在线社交网络结合的产物。现有研究大多关注评分驱动的推荐系统或关系驱动的社交网络中托攻击的检测问题,而较少关注同时受评分和关系驱动的社会化推荐系统可能受到的攻击形式与检测手段。针对现有研究的不足,本文首先对社会化推荐系统中的托攻击者的行为方式进行建模,然后提出用于检测推荐系统与社交网络中虚假欺骗信息的特征提取方法,进而得到社会化推荐系统中的托攻击检测技术。本文分别从以下几个方面展开研究:(1)构建面向社会化推荐系统的托攻击模型,并从攻击成本与攻击效果角度对所提模型进行分析。托攻击模型是托攻击者向系统注入虚假用户概貌的手段。通过分析现有社会化推荐技术的工作原理,归纳出托攻击者可能的攻击形式,从而提出托攻击模型。然后分析攻击模型对推荐结果的影响得到所提托攻击模型对社会化推荐系统的攻击效果。(2)针对评分驱动的推荐系统中的托攻击问题,提出一种基于流行度分类特征的托攻击检测方法。推荐系统中托攻击者通过注入虚假评分影响推荐结果,传统方法大多从托攻击者的评分方式入手,此类方法难以对新形式攻击进行检测。为了解决这个问题,从托攻击者与正常用户不同的项目选择行为入手,分析用户概貌中项目流行度分布存在的差异,得到用于检测推荐系统托攻击的特征提取方法,最后结合分类器对推荐系统中的托攻击进行检测。(3)针对关系驱动的社交网络中的托攻击问题,提出一种基于拉普拉斯得分的托攻击检测方法。社交网络中托攻击者通过注入虚假关系提升自己的影响力,从而达到传播虚假信息的目的。现有方法在训练模型时使用的特征维度较高,造成检测准确性不足。为了解决这个问题,提出无监督的特征选择方法,该方法通过拉普拉斯得分衡量特征的局部信息保持能力,以进行特征选择。在此基础上,结合半监督学习方法对社交网络中的托攻击进行检测。(4)面向社会化推荐系统中的托攻击检测问题,提出一种基于半监督协同训练的社会化推荐系统托攻击检测方法。社会化推荐系统中的用户包括评分特征与关系特征,因此可以利用推荐系统与社交网络中检测托攻击的特征提取方法,得到用户评分视图与关系视图的特征。同时考虑到系统中标签不足问题,将半监督协同训练算法用于模型构建,在两个独立的特征子图上分别训练分类器,从而对社会化推荐系统中的托攻击进行检测。