Виявлення гібридних атак користувачів на рейтинги рекомендаційних систем

Іщенко, А. І.

Публікація:
Виявлення гібридних атак користувачів на рейтинги рекомендаційних систем

dc.contributor.author	Іщенко, А. І.
dc.date.accessioned	2023-11-16T15:24:02Z
dc.date.available	2023-11-16T15:24:02Z
dc.date.issued	2023
dc.description.abstract	In today's digital age, shilling attacks have become a growing concern in online communities. Shilling attacks involve the use of fake accounts or paid individuals to artificially promote a product or service, mislead consumers, and manipulate online discussions. As these attacks can undermine trust in online platforms and harm users, there is a pressing need to develop effective methods for detecting and preventing shilling attacks. This study aims to leverage machine learning techniques to detect and mitigate the impact of shilling attacks in online communities. The objective of my research is to develop and implement effective methods for detecting user attacks on ratings and recommendations within recommendation systems, using machine learning models.
dc.identifier.citation	Іщенко А. І. Виявлення гібридних атак користувачів на рейтинги рекомендаційних систем / А. І. Іщенко // Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті : матеріали 27-го Міжнар. молодіж. форуму, 10–12 травня 2023 р. – Харків : ХНУРЕ, 2023. – Т. 6, ч.1. – С. 55–56.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/24767
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.title	Виявлення гібридних атак користувачів на рейтинги рекомендаційних систем
dc.type	Conference proceedings
dspace.entity.type	Publication