一种网络广告点击欺诈检测的SVM集成方法

作     者：张欣 刘学军 李斌 郭汉 ZHANG Xin;LIU Xue-jun;LI Bin;GUO Han

作者机构：南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816 

基　　金：江苏省重点研发计划(社会发展)项目(BE2015697)资助 国家自然科学基金项目(61203072)资助 

出 版 物：《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)

年 卷 期：2018年第39卷第5期

页      码：951-956页

摘      要：针对以套取广告费为目的、实施恶意点击欺诈的不法发布商检测问题,提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)集成方法的点击欺诈检测系统.该系统首先对几百万条原始点击数据进行一系列数据清洗、整理和统计特征计算等数据预处理,之后利用随机欠抽样(RUS)与合成少数类过抽样技术(SMOTE)相结合的方法处理非平衡数据集得到多个平衡数据集,在每个平衡数据集上分别利用Boosting算法对训练得到基支持向量机迭代生成多个强分类器模型,最后再将多个强分类器以投票方式进行集成得到最终的检测模型.在真实点击数据上完成对广告发布商的点击欺诈检测,实验结果表明,该方法对点击欺诈有良好的检测性能,其检测准确度在90%以上.

主 题 词：点击欺诈 集成方法 数据预处理 非平衡 Boosting 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-1220.2018.05.016

馆 藏 号：203287889...