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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
노태완 (서울대학교) 오하영 (숭실대학교) 노기섭 (대한민국 공군) 김종권 (서울대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제25권 제6호
발행연도
2015.12
수록면
1,353 - 1,360 (8page)

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최근 인터넷의 급성장과 함께 사용자들은 물건이나 영화, 음악 등을 구매 할 때 여러 가지 추천 사이트를 참고한다. 하지만 이러한 추천 사이트에는 악의적으로 아이템의 평점을 높이거나 낮추려는 악의적인 사용자 (Sybil)들이 존재하며, 결과적으로 추천시스템은 불완전하거나 부정확한 결과를 일반 사용자들에게 추천할 수 있다. 본 논문에서는 사용자 들이 생성하는 평점들을 안정상태 (stable state) 및 불안정상태 (unstable state)로 구분하고, 상태정보를 활용하여 악의적 사용자의 영향력을 최소화 하는 추천 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법의 성능을 입증하기 위해 유명한 영화사이트에서 실제 데이터를 직접 수집 (crawling)하여 성능분석을 진행하였다. 성능분석결과 제안하는 기법의 성능이 기존 알고리즘 보다 향상됨을 확인하였다.
#Recommendation system #Sybil #Social network

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 악의적 사용자의 영향력을 최소화하는 추천 알고리즘
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 성능평가
Ⅴ. Conclusion
References

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