一种网络广告点击欺诈检测的SVM集成方法

• 作者: 刘学军 张欣 李斌 郭汉
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 点击欺诈 集成方法 数据预处理 非平衡 Boosting
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与数据库研究
• 页码范围: 951-956
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 6295字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2018.05.016

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 Ma-chine,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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李斌	南京工业大学计算机科学与技术学院	56	397	12.0	15.0
2	刘学军	南京工业大学计算机科学与技术学院	59	564	12.0	21.0
3	郭汉	南京工业大学计算机科学与技术学院	6	11	2.0	3.0
4	张欣	南京工业大学计算机科学与技术学院	6	11	2.0	3.0