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J-GLOBAL ID：201902284349416709   整理番号：19A2538835

統合特徴選択に基づくクリック詐欺検出方法【JST・京大機械翻訳】

Click Fraud Detection Method Based on Ensemble Feature Selection

著者 (4件)： Guo Han (南京工業大学 計算机科学与技術学院,南京,211816) ,  Shuai Renjun (南京工業大学 計算机科学与技術学院,南京,211816) ,  Zhang Xin (南京工業大学 計算机科学与技術学院,南京,211816) ,  Li Xin (南京工業大学 計算机科学与技術学院,南京,211816)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 55  号： 17  ページ： 246-251  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： インターネットのオンライン広告において、広告料金を入れる目的のクリック詐欺は、ネットワーク広告の安定発展に深刻な影響を及ぼしている。FDMA2012コンテストから提供される詐欺出版商検査の真実なデータセットから、冗長性特徴に対して訓練効率及び不均衡データを下げることで、意思決定境界に偏りが生じる問題に対して、集成特徴選択に基づくネットワークオンライン広告クリック詐欺検出方法を提案した。Bagging法と合成少数の過サンプリング技術(SyntheticMinorityOversamplingTechnique)を採用した。SMOTEは,多くの正常クリック広告出版商サンプルと少数の詐欺を,広告の発表者サンプルから複数の袋詰め部分集合に集め,相関測定に基づく特徴選択アルゴリズムを用いて,各袋の部分集合に特徴部分集合を選別し,閾値をセットして特徴集合を得る。ランダムフォレストアルゴリズムを利用して、クリック詐欺検出モデルを構築した。実験結果は,この方式が,不正な不正者を正しく認識し,オンライン広告における不正検出の必要条件を満たすことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *特徴選択 ,  アルゴリズム ,  広告 ,  コーパス ,  部分集合 ,  インターネット ,  意思決定 ,  必要条件 ,  モデル ,  コンクール ,  *検出法
準シソーラス用語： 不正検出 ,  ランダムフォレスト ,  インターネット広告 ,  *詐欺 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： click fraud ,  imbalance ,  ensemble feature selection ,  Bagging ,  random forest

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 統合 ,  特徴選択 ,  クリック ,  詐欺 ,  検出方法