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面向社会化推荐的托攻击及检测研究书籍详细信息
- ISBN：9787030503367
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2017-01
- 页数：暂无页数
- 价格：21.50
- 纸张：轻型纸
- 装帧：平装-胶订
- 开本：16开
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
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书籍目录：
前言
第1章 绪论
1．1 研究背景及意义
1．2 研究现状
1．2．1 社会化推荐系统研究现状
1．2．2 评分驱动的推荐系统中托攻击检测研究现状
1．2．3 关系驱动的社交网络中托攻击检测研究现状
1．3 研究内容和目的
1．3．1 研究内容
1．3．2 创新点
1．4 本书的组织结构
第2章 社会化推荐系统与托攻击检测相关技术
2．1 评分驱动的推荐算法
2．2 社会化推荐算法
2．3 评分驱动的推荐系统中的托攻击研究
2．3．1 评分驱动的推荐系统中的托攻击模型
2．3．2 评分驱动的推荐系统中的托攻击检测
2．4 关系驱动的社交网络中托攻击研究
2．4．1 关系驱动的社交网络中的托攻击形式
2．4．2 关系驱动的社交网络中的托攻击检测
2．5 半监督学
2．6 本章小结
第3章 面向社会化推荐系统的托攻击模型
3．1 引言
3．2 预备知识
3．2．1 引例
3．2．2 基本定义
3．3 社会化推荐系统中的托攻击建模
3．3．1 托攻击建模
3．3．2 攻击策略研究
3．4 实验与结果分析
3．4．1 实验设置
3．4．2 实验结果分析
3．5 本章小结
第4章 基于流行度分类特征的推荐系统托攻击检测方法
4．1 引言
4．2 预备知识
4．2．1 基本概念
4．2．2 基于评分的推荐系统托攻击分类特征
4．3 方法依据
4．3．1 项目流行度分布分析
4．3．2 用户流行度分布分析
4．4 基于流行度的托攻击检测算法
4．4．1 算法框架
4．4．2 特征提取方法
4．4．3 托攻击检测算法PoD-SAD
4．5 实验与结果分析
4．5．1 实验设置
4．5．2 实验结果分析
4．6 Amazon．cn虚假用户检测分析
4．6．1 流行度分布分析
4．6．2 检测效果分析
4．7 本章小结
第5章 基于拉普拉斯得分的社交网络托攻击检测方法
5．1 引言
5．2 基于拉普拉斯得分的托攻击检测算法
5．2．1 算法框架
5．2．2 基于拉普拉斯得分的特征选择
5．2．3 基于半监督随机森林的分类算法
5．2．4 LSC0-Forest算法
5．3 实验与结果分析
5．3．1 实验设置
5．3．2 实验结果分析
5．4 本章小结
第6章 基于协同训练的社会化推荐系统托攻击检测方法
6．1 引言
6．2 预备知识
6．2．1 社会化推荐系统托攻击模型
6．2．2 用于检测社会化推荐系统托攻击的特征提取方法
6．3 基于协同训练的托攻击检测算法
6．3．1 算法框架
6．3．2 特征提取
6．3．3 模型训练
6．3．4 CO-SAD模型与结果预测
6．4 实验与结果分析
6．4．1 实验设置
6．4．2 实验结果分析
6．5 本章小结
第7章总结与展望
7．1 总结
7．2 展望
参考文献
作者介绍：
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出版社信息：
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书籍摘录：
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原文赏析：
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其它内容：
编辑推荐
导语_点评_词
书籍真实打分
故事情节：6分
人物塑造：6分
主题深度：5分
文字风格：3分
语言运用：4分
文笔流畅：9分
思想传递：5分
知识深度：3分
知识广度：9分
实用性：4分
章节划分：8分
结构布局：8分
新颖与独特：7分
情感共鸣：7分
引人入胜：5分
现实相关：4分
沉浸感：7分
事实准确性：4分
文化贡献：8分
网站评分
书籍多样性：7分
书籍信息完全性：3分
网站更新速度：7分
使用便利性：6分
书籍清晰度：8分
书籍格式兼容性：8分
是否包含广告：5分
加载速度：9分
安全性：4分
稳定性：8分
搜索功能：9分
下载便捷性：7分
下载点评
- 内涵好书(234+)
- 情节曲折(479+)
- 经典(83+)
- 格式多(389+)
- 一般般(203+)
- 盗版少(441+)
- 博大精深(513+)
- 无广告(179+)
- 速度快(405+)
下载评价
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