基本信息

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文档摘要

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融合攻击检测与矩阵分解：构建推荐系统的鲁棒基石

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息爆炸的时代，推荐系统已成为解决信息过载问题的关键技术，广泛应用于电子商务、社交媒体、在线视频等众多领域。它通过分析用户的行为数据、兴趣偏好等信息，为用户精准推荐可能感兴趣的商品、内容或服务，极大地提升了用户体验和信息获取效率，同时也为企业带来了更高的用户满意度和经济效益。

然而，推荐系统在实际应用中面临着诸多严峻挑战，其中攻击风险对推荐系统的稳定性和可靠性构成了重大威胁。攻击者为了谋取私利，常常采用各种手段对推荐系统进行攻击，如托攻击（shillingattack）。托攻击是指攻击者通过创建虚假用户账户，