【摘 要】
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在商业竞争环境下,推荐系统容易受到托攻击的危害.基于信任关系的社会化推荐算法被证明是解决托攻击问题的有效途径.然而,现有研究仅考虑显式信任关系,隐式信任关系没有被真
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71602021,71271045,71601036),2019年辽宁省教育厅科学研究项目(LN2019Q31)
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在商业竞争环境下,推荐系统容易受到托攻击的危害.基于信任关系的社会化推荐算法被证明是解决托攻击问题的有效途径.然而,现有研究仅考虑显式信任关系,隐式信任关系没有被真正挖掘利用.为此,提出了一种基于多元隐式信任关系挖掘的抗攻击社会化推荐算法.首先,借鉴社会学和组织行为科学领域的信任前因框架模型,从全局信任和局部信任两个视角深入研究各信任要素的提取和量化方法.然后,通过信任调节因子集成局部信任度和全局信任度获得用户总体信任度.最后,以用户总体信任度为依据将攻击用户隔离在可信近邻之外,实现基于信任关系的个性化推
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