A New Mechanism for Detecting Shilling Attacks in Recommender Systems Based on Social Network Analysis and Gaussian Rough Neural Network with Emotional Learning
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 36، شماره: 2
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 241
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-36-2_012
تاریخ نمایه سازی: 24 دی 1401
چکیده مقاله:
A recommender system is an integral part of any e-commerce site. Shilling attacks are among essential challenges in recommender systems, which use the creation of fake profiles in the system and biased rating of items, causing the accuracy to decrease and the correct performance of the recommender system in providing recommendations to users. The target of attackers is to change the rank of content or items corresponded to their interests. Shilling attacks are a threat to the credibility of recommender systems. Therefore, detecting shilling attacks it necessary to in recommender systems to maintain their fairness and validity. Appropriate algorithms and methods have been so far presented to detect shilling attacks. However, some of these methods either examine the rating matrix from a single point of view or use low-order interactions or high-order interactions. This study aimed to propose a mechanism using users' rating matrix, rating time, and social network analysis output of users' profiles by Gaussian-Rough neural network to simultaneously use low-order and high-order interactions to detect shilling attacks. Finally, several experiments were conducted with three models: mean attack, random attack, and bandwagon attack, and compared with PCA, Semi, BAY, and XGB methods using precision, recall, and F۱-Measure. The results indicated that the proposed method is more effective than the comparison methods regarding attack detection and overall detection, which proves the effectiveness of the proposed method.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :