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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明公开了一种大数据场景下推荐系统虚假信息注入方法及系统，构建Movielens数据集作为推荐系统的真实数据集；使用余弦相似度构建相似度矩阵表示目标用户a与其他用户之间的相似度；通过排序获得相似度最高的K位用户，列举K位用户偏爱的所有项目，剔除目标用户a已经评分过的项目，计算出前N个项目，将形成的推荐结果页面推荐给目标用户a；构建注入模型，确定注入强度，填充率和选择率参数形成虚假用户数量，确定虚假用户的评分数据；将得到的虚假数据集注入推荐系统的真实数据集中，推荐系统被虚假信息所干扰形成新的推荐页面结果。本发明有效实现了推荐功能，可以展示在未受到注入时，正常的推荐结果页面。
主权项：1.一种大数据场景下推荐系统虚假信息注入方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建Movielens数据集作为推荐系统的真实数据集；S2、基于步骤S1构建的数据集，使用余弦相似度构建相似度矩阵表示目标用户a与其他用户b之间的相似度；S3、基于步骤S2构建的目标用户a的相似度矩阵，通过排序获得相似度最高的K位用户，列举K位用户偏爱的所有项目，剔除目标用户a已经评分过的项目，根据兴趣度高低排序，计算出前N个项目，将形成的推荐结果页面推荐给目标用户a；S4、根据步骤S3形成的目标用户a的推荐结果构建具有注入类型、注入强度、填充率和选择率参数值的虚假信息注入模型；S5、根据步骤S4搭建的虚假信息注入模型形成虚假用户和虚假信息；S6、将步骤S5得到的虚假用户和虚假信息注入步骤S1的真实数据集后，通过步骤S2和步骤S3得到最终被虚假信息所干扰形成新的推荐页面结果，通过上述操作还原现实生活中的推荐系统的存在的风险，根据虚假信息注入前后，推荐结果的差异，了解虚假信息注入的方式，对其进行检测和防范。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种大数据场景下推荐系统虚假信息注入方法及系统
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