【摘 要】
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托攻击是协蚓过滤推荐系统面临的重大安全威胁。研究可抵御托攻击的鲁捧协J刮推荐技术已成为目前的重要课题．本文在引入用户嫌疑性评估策略的基础上，通过将用户嫌疑性及项类属
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托攻击是协蚓过滤推荐系统面临的重大安全威胁。研究可抵御托攻击的鲁捧协J刮推荐技术已成为目前的重要课题．本文在引入用户嫌疑性评估策略的基础上，通过将用户嫌疑性及项类属等元信息与贝叶斯概率矩阵分解模型相融合，提出r用于鲁棒协同推荐的元信息增强变分贝叶斯矩阵分解模型（Metadata-enhanced variational Bayesian matrix factorization，MVBMF），并设计了相应的模型增量学习策略．实验表明，与现有推荐模型相比，这种模型具备更强的攻击耐受力，能够有效提高推荐系统的
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