Çoklu-kriterli öneri sistemlerinin güçlü kullanıcı saldırılarına karşı gürbüzlük analizi
Robustness analysis of multi-criteria recommender systems against power user attacks
Yazar: BURAK MAĞDEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP BATMAZ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBA TÜRKOĞLU KAYA
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Öneri sistemleri kullanıcılara geçmişte yapmış oldukları beğeni geri bildirimlerini
kullanarak yeni ürün/hizmet tahminleri sunmaktadır. Çoklu-kriterli öneri sistemleri
kullanıcı değerlendirmelerini birden fazla kategoride toplayarak daha kişiselleştirilmiş
öneriler sunmayı hedeflemektedir. Öneri sistemlerine karşı gerçekleştirilen saldırılardan
olan şilin atak, sisteme sahte kullanıcı profilleri ekleyerek yapılmaktadır. Şilin saldırı
türlerinden olan güçlü kullanıcı saldırısında belirlenen güçlü kullanıcılar üretilen
tahminleri manipüle edecek şekilde sistemde kopyalanır. Bu saldırıların geleneksel öneri
sistemlerinde etkili olduğu yapılan çalışmalarca gösterilmiştir. Ancak, çoklu-kriterli öneri
sistemi yaklaşımlarının bu saldırılara karşı gürbüzlüğü gösterilmemiştir.
Bu tez kapsamında güçlü kullanıcı saldırılarının çoklu-kriterli ortama nasıl
uyarlanacağı ve öncü çoklu-kriterli öneri sistemi tekniklerinin güçlü kullanıcı
saldırılarına karşı gürbüzlükleri analiz edilmiştir. Gerçek veri setleri üzerinde
gerçekleştirilen deneysel çalışmalarda çoklu-kriterli öneri sistemi tekniklerinin saldırı
yapılmadan öncesi ve sonrası ürettikleri tahminler arasındaki değişim literatürdeki tahmin
değişimi metriği ile gösterilmiştir. Bu metriğin yanı sıra literatüre yeni kazandırılacak
olan iki yeni metrikle de analiz edilmiştir. Öneri sistemlerinin, güçlü kullanıcı belirleme
yöntemlerinin ve kriterlerin saldırı üzerindeki etkileri anova ve Kruskal-Wallis
istatistiksel yöntemleri ile analiz edilmiştir.

Abstract:
Recommendation systems offer new product predictions to users using their past
liking feedback. The accuracy of predictions is tied to the system's understanding of user
preferences. Multi-criteria recommendation systems further aim to provide more
personalized recommendations by collecting user evaluations in more than one category.
With the increasing commercial adoption of recommendation systems, there is a
growing need to safeguard these systems. One of the common methods used in attacking
recommendation systems is the shilling attack, which involves adding fake user profiles
to the system to manipulate suggestions. In power user attack, where some users are
considered to be able to influence large user groups, selected power users are copied, thus
changing predictions. Effectiveness of those attack on traditional recommender systems
have shown in studies. But robustness of multi-criteria recommender systems against
power user attack has not yet been studied.
Within scope of this thesis, it is discussed how to apply power user attack to multicriteria recommender systems and robustness of common recommender system
algorithms against power user attack analyzed. In the experimental studies on real multicriteria data sets, difference between predictions before and after power user attack have
been presented by common method in literature called prediction shift. Also, the
robustness of common multi-criteria recommender system algorithms against those
attacks has been analyzed with two new metrics. The success of attacks according to
recommender system algorithms, power user detection methods, and sub-criteria has been
analyzed using ANOVA and Kruskal-Wallis statistical methods.