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機(jī)器學(xué)習(xí)在廣告反作弊中的應(yīng)用：模型構(gòu)建與實(shí)戰(zhàn)案例

時(shí)間：2025-03-01 11:17:53 來(lái)源：互聯(lián)網(wǎng) 作者：APP運(yùn)營(yíng) 瀏覽量：1291

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廣告技術(shù)

識(shí)別作弊用戶的方法

首先要明確的是反作弊和機(jī)器學(xué)習(xí)是沒(méi)有必然聯(lián)系的，反作弊最終目的是高效地排除作弊流量，只要達(dá)到這個(gè)目的，用不用機(jī)器學(xué)習(xí)并不重要，機(jī)器學(xué)習(xí)只是反作弊的實(shí)現(xiàn)途徑之一，至于選擇哪一種途徑實(shí)現(xiàn)反作弊還是要看具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和實(shí)現(xiàn)成本。

反作弊最重要的是識(shí)別作弊用戶，即確定作弊用戶的行為規(guī)則或規(guī)律，也就是行為異常點(diǎn)，而找異常值的方法論很多：

1.統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)異常值的檢測(cè)（3σ探測(cè)方法、四分位數(shù)展布法等）

2.基于距離的異常值檢測(cè)

3.基于分類模型的異常值檢測(cè)，這即是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。（根據(jù)已有的數(shù)據(jù)，然后建立模型，得到異常行為的模型特征庫(kù)

▲圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)簡(jiǎn)單的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

然后對(duì)新來(lái)的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行建模判斷：貝葉斯模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、決策樹(shù)、svm等分類模型

還必須要指出的是這樣找出的異常行為點(diǎn)，并不一定就能夠完全確定作弊用戶，還需要對(duì)異常行為點(diǎn)做事后的驗(yàn)證。

如何用機(jī)器學(xué)習(xí)做反作弊

首先，我們要先了解會(huì)有哪些作弊行為：

1.流氓軟件后臺(tái)展示。

2.不斷變更設(shè)備信息，模擬用戶行為。

3.設(shè)備偽裝，主要通過(guò)篡改設(shè)備id號(hào)，并偽造虛假的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

4.偽造點(diǎn)擊日志

......

其次，看一下作弊行為可能有哪些表現(xiàn)：

1.廣告ctr異常：主要指虛擬點(diǎn)擊或惡意點(diǎn)擊，即點(diǎn)擊/曝光過(guò)高比例，或者起伏很大

2.廣告訪問(wèn)ip分布異常：少量ip產(chǎn)生大量點(diǎn)擊或者曝光，及用戶ip對(duì)應(yīng)物理地址變化異常

3.url，訪問(wèn)者指紋信息(瀏覽器，操作系統(tǒng)等)異常：例如大量的點(diǎn)擊或者曝光數(shù)，都來(lái)自于同一版本的瀏覽器或操作系統(tǒng)，或者占比過(guò)高

4.廣告點(diǎn)擊沒(méi)有對(duì)應(yīng)的曝光請(qǐng)求（不建議用機(jī)器學(xué)習(xí)，如果用戶特征足夠多的話，可做實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，但預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率可能沒(méi)有事后線下匹配的準(zhǔn)確率高）

5.激活與點(diǎn)擊時(shí)間差過(guò)短

6.廣告訪問(wèn)時(shí)間分布異常

7.戶機(jī)對(duì)應(yīng)異常

8.請(qǐng)求量異常

.....

▲聚合廣告平臺(tái) 智能反作弊系統(tǒng)

最后，根據(jù)作弊行為的表現(xiàn)特征獲取反作弊策略和歷史黑名單庫(kù)；其中歷史黑名單庫(kù)可以有設(shè)備黑名單庫(kù)和ip黑名單庫(kù)等。

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