1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的飞速发展和信息量的爆炸式增长，个性化推荐系统应运而生，并逐渐成为解决信息过载问题的重要手段。
推荐系统通过分析用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的推荐服务，帮助用户快速找到自己感兴趣的信息，提升用户体验。
然而，随着推荐系统应用的普及和发展，其自身的安全问题也日益凸显。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，针对个性化推荐系统的研究取得了显著进展，但在安全和隐私保护方面仍存在诸多挑战。
现阶段，国内外学者在推荐系统抗干扰方面的研究主要集中在攻击方法、防御策略、鲁棒性评估等方面，并取得了一系列的研究成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对个性化推荐系统面临的干扰攻击问题，系统地研究不同的攻击方式、抗干扰方法以及评估指标体系，并通过实验验证不同方法的有效性。
1. 主要内容
1.个性化推荐系统干扰攻击方法研究:深入研究数据注入攻击、选择性攻击和对抗性样本攻击等常见攻击方式，分析其攻击原理、手段和目的，并探讨不同攻击方式对推荐系统性能的影响。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析:系统地查阅和分析国内外关于个性化推荐系统抗干扰能力研究的相关文献，了解该领域的最新研究动态、主要研究成果和存在的问题，为本研究提供理论基础和研究思路。
2.攻击方法建模:针对不同的干扰攻击类型，例如数据注入攻击、选择性攻击和对抗性样本攻击，建立相应的攻击模型，分析其攻击原理、手段和目的，并探讨不同攻击方式对推荐系统性能的影响。
3.抗干扰方法设计:针对不同的攻击类型和推荐算法，设计相应的抗干扰方法。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面有所创新：
1.构建个性化推荐系统抗干扰能力评估体系:针对现有研究缺乏系统性评估指标和方法的问题，本研究将从攻击成功率、推荐结果准确性、用户满意度等多个维度构建评估指标体系，并研究设计有效的抗干扰能力评估方法，为评估不同抗干扰方法的性能提供可靠的测试平台。
2.提出基于用户行为分析的鲁棒性协同过滤算法:针对传统协同过滤算法易受攻击的问题，本研究将结合用户行为分析技术，提出一种新的鲁棒性协同过滤算法，通过识别和过滤恶意用户的评分数据，提高协同过滤算法的鲁棒性和安全性。
3.探索基于深度学习的抗干扰方法:针对深度学习模型在推荐系统中应用的安全风险，本研究将探索基于对抗训练和注意力机制的抗干扰方法，通过生成对抗性样本并进行对抗训练，以及学习用户和项目的潜在表示，提高深度学习模型的鲁棒性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 孟祥武,王晓玲,李艳秋.个性化推荐系统鲁棒性研究综述[J].软件学报,2021,32(09):2900-2922.
2. 谢晋,黄浩,郭岩.面向推荐系统的对抗机器学习综述[J].计算机学报,2022,45(08):1583-1607.
3. 孙远帅,黄立威,李栋,等.面向稀疏数据的鲁棒性推荐系统研究综述[J].计算机科学,2022,49(05):1-13.
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