추천 시스템의 대표적 방법인 협업 필터링은 사용자들 간에 유사성만을 이용하여 상품을 추천한다. 이러한 점을 악용한 일부 상품 판매자들은 다수의 abuser를 생성하여 자신의 상품이 추천...
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2011
Korean
4
학술저널
53-56(4쪽)
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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 추천...
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 (Table of Contents)
모바일 디바이스 보안 통신을 위한 인증 메시지 기반의 경량화 보안 프로토콜 개발
동적 베이지안 네트워크를 이용한 다중시점 협업기반 교통사고 자동인식 시스템
동적 요청에 대한 응답 소스코드 분석을 통한 DOM 기반 크로스 사이트 스크립팅 취약점 탐지