| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文主要工作 | 第15页 |
| ·论文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 推荐系统与推荐算法 | 第17-28页 |
| ·推荐系统基本概念 | 第17-18页 |
| ·协同过滤推荐系统的原理 | 第18-19页 |
| ·协同过滤推荐算法 | 第19-25页 |
| ·基于用户的 (User-Based ) 协同过滤推荐 | 第19-21页 |
| ·基于项目的 (Item-Based )协同过滤推荐 | 第21-23页 |
| ·其他的推荐算法 | 第23-24页 |
| ·推荐算法的比较 | 第24-25页 |
| ·推荐系统中的安全问题 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 推荐系统中的攻击与检测 | 第28-44页 |
| ·推荐攻击的相关定义 | 第28-30页 |
| ·攻击模型 | 第30-34页 |
| ·攻击用户概貌 | 第30-31页 |
| ·攻击模型的分类 | 第31-34页 |
| ·攻击效率 | 第34-36页 |
| ·平均预测增量 | 第35页 |
| ·命中率 | 第35-36页 |
| ·攻击检测 | 第36-42页 |
| ·基础检测属性 | 第36-38页 |
| ·模型专用检测属性 | 第38-39页 |
| ·其他攻击检测方法 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 典型攻击检测算法的评估 | 第44-59页 |
| ·攻击检测算法 | 第44-45页 |
| ·实验设计 | 第45-47页 |
| ·实验内容 | 第45-46页 |
| ·实验过程 | 第46页 |
| ·评价指标 | 第46页 |
| ·数据来源 | 第46-47页 |
| ·实验结果和分析 | 第47-58页 |
| ·推荐攻击对系统的影响 | 第47-51页 |
| ·用户影响力分析 | 第51-52页 |
| ·攻击检测 | 第52-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 基于混合共同决策的攻击检测算法 | 第59-74页 |
| ·引言 | 第59-62页 |
| ·Hv-score 的引入 | 第59-60页 |
| ·UnRAP 攻击检测概貌算法 | 第60-62页 |
| ·基于混合共同决策的攻击检测 | 第62-68页 |
| ·相关定义 | 第63-64页 |
| ·算法研究与改进 | 第64页 |
| ·混合共同决策算法 | 第64-68页 |
| ·实验及结果分析 | 第68-73页 |
| ·实验内容 | 第68页 |
| ·数据来源 | 第68页 |
| ·实验评价指标 | 第68页 |
| ·攻击数据 | 第68页 |
| ·实验结果与分析 | 第68-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 结论 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第82-83页 |