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J-GLOBAL ID：202002212286154089   整理番号：20A0859447

二値ラベル不均衡データセットを用いたクリック不正予測のための多重時間スケール時系列解析【JST・京大機械翻訳】

A Multi-time-scale Time Series Analysis for Click Fraud Forecasting using Binary Labeled Imbalanced Dataset

著者 (9件)： Thejas G. S. (Discovery Lab, School of Computing and Information Sciences, Florida International University,Miami,FL,USA) ,  Soni Jayesh (Discovery Lab, School of Computing and Information Sciences, Florida International University,Miami,FL,USA) ,  Boroojeni Kianoosh G. (Discovery Lab, School of Computing and Information Sciences, Florida International University,Miami,FL,USA) ,  Iyengar S.S. (Discovery Lab, School of Computing and Information Sciences, Florida International University,Miami,FL,USA) ,  Srivastava Kanishk (Discovery Lab, School of Computing and Information Sciences, Florida International University,Miami,FL,USA) ,  Badrinath Prajwal (Discovery Lab, School of Computing and Information Sciences, Florida International University,Miami,FL,USA) ,  Sunitha N.R. (Computer Science and Engineering, Siddaganga Institute of Technology,Tumkur,Karnataka,India) ,  Prabakar Nagarajan (Discovery Lab, School of Computing and Information Sciences, Florida International University,Miami,FL,USA) ,  Upadhyay Himanshu (Applied Research Center, Florida International University,Miami,FL,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CSITSS  ページ： 1-8  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クリックfraは,広告者から違法な収入を抽出するために,リンク上でランダムクリックを生成する実践を参照する。確率あるいは学習に基づく異常検出と時間スケールの時間スケールによる時間級数モデリングの形式における時間的クリックfraデータをモデル化するための一般化モデルを提示した。提案した手法は,前処理,データ平滑化,不正パターン同定,均質化分散,正規化自己相関,ARとMAモデルの開発,およびモデルの評価に沿った微細同調の7つの段階から成る。提案した研究の目的は,最初に,時間とラベルにのみ依存することにより,AR/MAに関する多重時間スケール時系列データをモデル化することであり,次に,自動回帰(AR)と移動平均(MA)モデルに関する異なる時間スケールを別々にモデル化することである。次に,予測誤差を調整することにより,また,Akaike情報基準(AIC)およびBayes情報基準(BIC)を最小化することにより,すべての時間スケールデータに対する最良の適合モデルを得るために,モデルを評価した。著者らの実験を通して,著者らはまた,学習ベースの確率的推定器モデルと比較して,確率ベースのモデルアプローチがより良いことを実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 正規化 ,  *多重化 ,  前処理 ,  予測誤差 ,  同調 ,  広告 ,  平滑化 ,  学習 ,  均質化 ,  自己相関 ,  *時系列分析
準シソーラス用語： 時系列データ ,  異常検出 ,  *不均衡データセット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： 二値 ,  ラベル ,  不均衡データセット ,  クリック ,  予測 ,  多重 ,  時間スケール ,  時系列解析