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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2011가을 학술발표논문집 제38권 제2호(C)
- 발행연도
- 2011.11
- 수록면
- 53 - 56 (4page)
이용수
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추천 시스템의 대표적 방법인 협업 필터링은 사용자들 간에 유사성만을 이용하여 상품을 추천한다. 이러한 점을 악용한 일부 상품 판매자들은 다수의 abuser를 생성하여 자신의 상품이 추천되도록 시스템을 공격한다. 본 논문에서는 abuser들에 의한 공격에 견고한(robust) 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 추천 시스템은 사용자와 상품간의 이분그래프(bipartite graph)로 모델링한 후, 노드간에 메시지 전달 기법을 이용하여 abuser의 영향을 완화시킨다. 다양한 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존 방법과 정확도의 차이가 없으면서, abuser들의 공격에 견고함을 검증한다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련연구 및 사전실험
3. 제안하는 추천 시스템
4. 실험
5. 결론
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