本文關(guān)鍵詞：一種基于用戶行為特征選擇的點擊欺詐檢測方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在線廣告是目前眾多網(wǎng)絡(luò)巨頭收入的主要來源,在線廣告也為網(wǎng)絡(luò)的健康發(fā)展提供了強大的經(jīng)濟支撐。目前,利用用戶行為屬性特征來識別點擊欺詐的方法中,含有較多的冗余特征,檢測效率相對較低。針對這一問題,提出了一種屬性特征選擇與分類方法相結(jié)合的欺詐檢測方法。通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集找到欺詐用戶點擊廣告的屬性特征集合,采用Fisher分方法得到了屬性特征重要度排序,選取重要屬性特征,并基于這些重要的特征使用支持向量機二分類方法分類。在真實數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果證明了該方法的可行性與有效性。
【作者單位】： 南京工業(yè)大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 點擊欺詐 Fisher分 支持向量機 特征選擇
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61203072) 江蘇省重點研發(fā)計劃(社會發(fā)展)(BE2015697)資助
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 廣告行業(yè)中,在線廣告的投入相對于其他領(lǐng)域增長更快。根據(jù)美國eMarketerInc研究,早在2010年,僅美國在在線廣告上面的投入就超過了100億美元。大多數(shù)從事在線廣告研究的學(xué)者認為,在基于PPC模式的在線廣告系統(tǒng)中,大約10%~15%的廣告點擊并非真實有效,我們將這部分被組織起來進行

【相似文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：一種基于用戶行為特征選擇的點擊欺詐檢測方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：484254