Üst-n listesi üreten öneri sistemlerinin segment atağa karşı gürbüzlüğünün analizi

Abstract

Üst-N listesi üreten öneri sistemleri, internet dünyasında etkili bir şekilde kullanılan iş birlikçi filtreleme(İF) yöntemidir. Bu sistemler kullanıcının ilgilenebileceği, henüz satın almadığı ürünlerin listesini önerirken, benzer kullanıcılar veya benzer ürünler üzerinden çeşitli algoritmalar aracılığı ile tahminde bulunurlar. Belirli bir alana yönelimi görülen kullanıcı için yine o alana uyan önerilerde bulunmak sistemi başarılı kılabilir. Öneri sistemleri kullanıcıların hareketlerinden yola çıkarak topladıkları bilgiyi kullanırlar ve bu yol sistemleri bazı kötü amaçlı saldırılara açık hale getirir. Literatürde şilin atak ismiyle anılan saldırılar, sistemin kararlılığını bozar ve öneri sistemlerinin başarısını düşürür.Bu tez kapsamında, üst-N listesi üreten öneri sistemi belirli bir kategori üzerine uygulanmıştır. Saldırı çeşitlerinden biri olan Segment Atak yapılarak sistemin kararlılığı incelenmiştir. Yapılan deneyler ile atağın başarılı olup olmadığı, üst-N öneri sisteminin atak yapılmadan önceki ve sonraki başarı oranları karşılaştırılmıştır.Anahtar Sözcükler: Üst-N Öneri Sistemleri, Şilin Atak, Gürbüzlük Analizi

Recommendation systems that produce the top-N list are collaborative filtering(CF) method that is used effectively in the Internet World. These systems suggest a list of products that the user may be interested in, not yet purchased, while using similar users or similar products to predict them through various algorithms. For a user who is oriented to a specific area, making recommendations that match that area can make the system successful. Recommendation systems use the information based on collect from the users' inputs, which makes these systems vulnerable to some malicious attacks. In the literature, these type of attacks named as shilling attacks, disrupt the stability of the system and reduce the success of recommendation systems.Under this thesis, the recommendation system which produces a top-N list has been applied on a specific category. The stability of the system is examined by conducting a Segment Attack, which is one of the types of Shilling Attacks. The success rates of the top-N recommendation system were compared with the experiments conducted before and after the attack.Keywords: Top-N Recommendation Systems, Shilling Attacks, Robustness Analysis