[00287621]一种基于数据追踪的推荐系统安全检测方法

交易价格： 面议

类型： 发明专利

技术成熟度： 正在研发

专利所属地：中国

专利号：CN201610120727.2

交易方式： 完全转让许可转让技术入股

联系人：南京邮电大学

所在地：江苏南京市

服务承诺: 产权明晰; 资料保密
对所交付的所有资料进行保密; 如实描述

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技术详细介绍

本发明提出一种基于数据追踪的推荐系统安全检测方法，以解决传统的协同过滤推荐系统检测用户注入概貌的耗时长、攻击效果不佳、不能适应大数据处理等缺点。该发明首先使用扩展卡尔曼滤波EKF可应用于时间非线性动态系统的特点，追踪并预测项目的评分状况，之后再利用线性判别分析LDA对项目中的评分异常用户进行聚类分析，从而判定该项目中的攻击用户及其概貌。扩展卡尔曼滤波方法的采用减少了对大量无关数据的检测，从而提高了检测效率，提高了系统的健壮性。追踪算法用于推荐系统的安全检测，能够实现在线不间断的系统检测，降低了误检率。线性判别分析方法实现对多特征用户降维，从而有效地检测恶意用户的概貌注入攻击并增加了检测率。

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