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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제21권 제10호
- 발행연도
- 2015.10
- 수록면
- 670 - 679 (10page)
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최근 인터넷의 급 성장과 함께 사용자들은 물건이나 영화, 음악 등을 구매 할 때 여러 가지 추천 사이트를 활용한다. 하지만 이러한 추천 사이트에는 악의적으로 아이템의 평점을 높이거나 낮추려는 악의적인 사용자(Sybil)들이 존재할 수 있으며, 추천시스템에 영향을 끼쳐 일반 사용자들에게 부정확한 결과를 추천할 수 있다. 본 논문에서는 사용자들이 생성하는 평점들을 일반적인 평점과 일반적이지 않은 평점으로 구분하고, 상태 정보를 재정립 및 활용하여 악의적 사용자의 영향력을 최소화 하는 추천 알고리즘을 제안한다. 특히, 현재 추천시스템에서의 문제가 되고 있는 3가지 공격모델의 개별 특성을 고려하여 시빌 유형에 견고한 추천 시스템을 처음으로 제안한다. 제안하는 기법의 성능을 입증하기 위해 실제 데이터를 직접 수집(crawling)하여 성능분석결과 제안하는 기법의 성능이 기존 알고리즘과는 다르게 공격 크기 및 종류에 상관 없이 좋은 성능을 보이는 것을 확인 하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 시스템 모델
4. 실험 및 분석
5. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - J. Douceur / 2002 / The sybil attack / Proc. of 1st International Workshop on Peer-to-Peer Systems : 251 ~ 260
[학술대회논문] - H. Yu / 2009 / Dsybil: Optimal Sybil-Resistance for Recommendation Systems / Proc. of the 2009 30th IEEE Symposium on Security and Privacy : 283 ~ 298
[학술대회논문] - N. Hurley / 2011 / Robustness of Recommender Systems / Proc. of the fifth ACM conference on Recommender systems : 9 ~ 10
[학술대회논문] - Z. Cheng / 2010 / Robust Collaborative Recommendation by Least Trimmed Squares Matrix Factorization / Proc. of the 2010 22nd IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence 02 : 105 ~ 112
[학술지(정기간행물)] - Y. Koren / 2009 / Matrix factorization techniques for recommender systems 42 (8) : 30 ~ 37
[학술대회논문] - H. Yu / 2009 / Dsybil: Optimal Sybil-Resistance for Recommendation Systems / Proc. of the 2009 30th IEEE Symposium on Security and Privacy : 283 ~ 298
[학술대회논문] - N. Hurley / 2011 / Robustness of Recommender Systems / Proc. of the fifth ACM conference on Recommender systems : 9 ~ 10
[학술대회논문] - Z. Cheng / 2010 / Robust Collaborative Recommendation by Least Trimmed Squares Matrix Factorization / Proc. of the 2010 22nd IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence 02 : 105 ~ 112
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