STA : Sybil Type-aware Robust Recommender System
Taewan Noh, Hayoung Oh, Giseop Noh, Chong-kwon Kim · 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 · 2015
최근 인터넷의 급 성장과 함께 사용자들은 물건이나 영화, 음악 등을 구매 할 때 여러 가지 추천 사이트를 활용한다. 하지만 이러한 추천 사이트에는 악의적으로 아이템의 평점을 높이거나 낮추려는 악의적인 사용자(Sybil)들이 존재할 수 있으며, 추천시스템에 영향을 끼쳐 일반 사용자들에게 부정확한 결과를 추천할 수 있다. 본 논문에서는 사용자들이 생성하는 평점들을 일반적인 평점과 일반적이지 않은 평점으로 구분하고, 상태 정보를 재정립 및 활용하여 악의적 사용자의 영향력을 최소화 하는 추천 알고리즘을 제안한다. 특히, 현재 추천시스템에서의 문제가 되고 있는 3가지 공격모델의 개별 특성을 고려하여 시빌 유형에 견고한 추천 시스템을 처음으로 제안한다. 제안하는 기법의 성능을 입증하기 위해 실제 데이터를 직접 수집(crawling)하여 성능분석결과 제안하는 기법의 성능이 기존 알고리즘과는 다르게 공격 크기 및 종류에 상관 없이 좋은 성능을 보이는 것을 확인 하였다.