本文關(guān)鍵詞：基于代價敏感貝葉斯分類的互聯(lián)網(wǎng)廣告客戶風(fēng)險預(yù)測

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【摘要】：隨著社會經(jīng)濟的高速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的興起,網(wǎng)絡(luò)購物已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪忻懿豢煞值囊徊糠帧Ｓ纱搜苌鰜淼膹V告產(chǎn)業(yè),已經(jīng)是一個千億規(guī)模的市場。在這個市場中良莠不齊,存在著大量的劣質(zhì)商品和廣告。對于企業(yè)來說,如果將這些廣告發(fā)布出去,將會面臨巨大的法律風(fēng)險,而廣告數(shù)量巨大,通過專人審查的方式顯然是不可能的。所以通過數(shù)學(xué)模型的方式進行客戶的甄別,進行廣告風(fēng)險的預(yù)防顯得十分必要。但是由于互聯(lián)網(wǎng)廣告市場發(fā)展的時間非常短,增長又非�？�,雖然各個企業(yè)都在自己的經(jīng)營中有相應(yīng)的方法和手段,卻基本沒有學(xué)術(shù)方面的總結(jié)和論證。據(jù)我所知,國內(nèi)外有關(guān)該課題的研究幾乎很少。按照本人在阿里巴巴廣告部門工作9年的工作經(jīng)驗,對比相應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)建模方法,互聯(lián)網(wǎng)廣告客戶的風(fēng)險在很大程度上和金融企業(yè)的信用風(fēng)險評級非常類似。本文實驗數(shù)據(jù)為國內(nèi)某大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)廣告客戶的數(shù)據(jù)的抽樣,在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中,通過多種方法的對比,運用極差正規(guī)化進行數(shù)據(jù)離散化。分類問題中必然存在錯分的可能,不同錯分情況產(chǎn)生的代價損失也不同。在廣告客戶風(fēng)險評級問題中,將“正�！笨蛻粽`判為“違規(guī)”客戶和將“違規(guī)”客戶誤判為“正�！笨蛻舢a(chǎn)生的代價損失也大不相同。后者帶來的損失風(fēng)險是不可估量的。本文引入代價敏感概念,構(gòu)造代價函數(shù)和風(fēng)險函數(shù)。通過大量實驗確定代價函數(shù)的最優(yōu)參數(shù),分別建立logostic回歸模型、代價敏感樸素貝葉斯模型和樸素貝葉斯模型。實證結(jié)果表明,在不明顯降低正確率的情況下,代價敏感樸素貝葉斯模型能較大程度降低“違規(guī)”客戶誤判為“正�！笨蛻舻母怕省Ｊ且环N適用于互聯(lián)網(wǎng)廣告客戶風(fēng)險預(yù)測的模型。
【關(guān)鍵詞】：互聯(lián)網(wǎng)廣告 信用風(fēng)險評級 邏輯回歸 代價敏感 樸素貝葉斯模型
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F713.8
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 第一章 緒論6-11
• 1.1 研究背景及意義6-8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容9-11
• 1.3.1 本文的基本結(jié)構(gòu)9-10
• 1.3.2 創(chuàng)新點10-11
• 第二章 分類模型的理論知識11-17
• 2.1 概率統(tǒng)計基礎(chǔ)知識11-12
• 2.2 logistic回歸模型12-13
• 2.3 樸素貝葉斯模型13-14
• 2.4 無量綱化14-15
• 2.4.1 極差正規(guī)化14-15
• 2.4.2 標(biāo)準化法15
• 2.4.3 累積占比法15
• 2.5 M估計15-17
• 第三章 數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)預(yù)處理17-22
• 3.1 評級指標(biāo)選取17
• 3.2 實驗數(shù)據(jù)抽樣17-19
• 3.2.1 常見的抽樣方法17-18
• 3.2.2 抽樣方案的設(shè)計18-19
• 3.3 數(shù)據(jù)離散化19-22
• 第四章 建立代價敏感貝葉斯模型22-32
• 4.1 logistic回歸模型22-24
• 4.2 樸素貝葉斯模型24-26
• 4.3 兩模型判斷結(jié)果的比較26-27
• 4.4 基于代價敏感的樸素貝葉斯模型27-30
• 4.5 結(jié)論30-32
• 第五章 總結(jié)與展望32-33
• 參考文獻33-36
• 致謝36

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本文編號：622067