声明
第1章 绪 论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于用户行为模式分析的单个攻击用户的攻击检测方法
1.2.2 基于群组行为及其结构的群组攻击检测方法
1.3 本文主要研究内容
1.4 本文的组织结构
第2章 相关理论与技术简介
2.1协同过滤推荐系统的相关概念
2.1.1基于用户的协同过滤推荐系统
2.1.2基于项目的协同过滤推荐系统
2.2群组攻击概述
2.3相关技术简介
2.3.1用户近邻模型
2.3.2分层聚类
2.3.3聚类结构度量标准
2.4本章小结
第3章 基于用户近邻模型的群组攻击检测算法
3.1基于用户近邻模型的群组攻击检测算法框架图
3.2用户近邻模型
3.3攻击群组检测
3.3.1分层聚类确定候选群组
3.3.2群组特征指标
3.3.3确定攻击群组
3.4本章小结
第4章 基于改进分层聚类的群组攻击检测算法
4.1 基于改进分层聚类的群组攻击检测算法框架图
4.2用户关联度分析
4.2.1用户时间关联度
4.2.2用户评分关联度
4.3确定候选群组
4.3.1改进分层聚类方法
4.3.2群组划分标准
4.4 确定攻击群组
4.5本章小结
第5章 实验结果与分析
5.1实验数据集和实验环境配置
5.1.1实验数据
5.1.2实验环境配置
5.1.3实验评价标准
5.1.4实验对比算法
5.2基于用户近邻模型的群组攻击检测算法实验对比及分析
5.2.1实验参数选取说明
5.2.2 Amazon数据集实验结果及分析
5.3基于改进分层聚类群组攻击检测算法实验对比及分析
5.3.1 Amazon数据集实验结果及分析
5.3.2 YelpNYC数据集实验结果及分析
5.4本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢
