虚假信息对Collaborative Filtering算法的影响和过滤文献综述

随着互联网的迅速发展，协同过滤算法作为推荐系统中至关重要的技术之一，在电商平台、社交媒体、个性化资讯等领域得到了广泛应用。

然而，虚假信息的出现对协同过滤算法的准确性和可靠性带来了严峻挑战。

不法分子可以通过恶意操纵用户评分、制造虚假评论等手段，误导推荐结果，损害用户体验，甚至造成经济损失。

因此，研究虚假信息对协同过滤算法的影响及过滤方法具有重要的现实意义。

本文首先介绍了虚假信息和协同过滤算法的相关概念，然后对虚假信息检测、协同过滤算法研究、抗攻击性协同过滤算法等方面的研究现状进行了综述。

接着，分析了虚假信息对推荐系统的影响，以及不同类型虚假信息对协同过滤算法的影响。

最后，总结了现有的虚假信息过滤方法，并展望了未来的研究方向。

关键词：虚假信息；协同过滤算法；推荐系统；虚假信息检测；攻击防御

近年来，互联网上的虚假信息呈现出爆炸式增长，其传播速度快、影响范围广、危害性大，不仅会误导公众认知，还会对社会稳定和国家安全造成严重威胁。

虚假信息的存在对许多领域都构成了挑战，其中之一就是推荐系统。