During the study, vulnerabilities were identified on the recommendation systems based on collaborative filtering techniques. Many solutions have been proposed to make these systems more robust against shilling attacks. In this thesis a study on the characteristics of the dataset will be proposed to analyze the behavior of these systems against shilling attacks.
Nel corso degli studio sono state individiuate vulnerabilità su i sistemi di raccomandazione basati sulle tecniche di filtri collaborativi. Sono state proposte molte soluzione per rendere più robusti questi sistemi nei confronti degli shilling attacks. In questo lavoro di tesi verrà proposto una studio sulle caratteristiche del dataset per analizzare il comportamento di questi sistemi contro gli shilling attacks.
STUDIO DELLE CARATTERISTICHE DEI DATASET PER LA ROBUSTEZZA DEI MODELLI DI RACCOMANDAZIONE COLLABORATIVA
CIAMPA, MARCO
2020/2021
Abstract
During the study, vulnerabilities were identified on the recommendation systems based on collaborative filtering techniques. Many solutions have been proposed to make these systems more robust against shilling attacks. In this thesis a study on the characteristics of the dataset will be proposed to analyze the behavior of these systems against shilling attacks. | File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14253/86983