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龙图腾网恭喜广州扬悦博众信息科技有限公司申请的专利基于深度学习的广告联盟作弊行为智能识别系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118941335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410983452.X，技术领域涉及：G06Q30/0241；该发明授权基于深度学习的广告联盟作弊行为智能识别系统是由宋艳鑫;吕思捷;罗玲;周宇设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的广告联盟作弊行为智能识别系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的广告联盟作弊行为智能识别系统，通过收集历史时期监测的用户信息及其对应的作弊行为；利用冗余分析模型识别用户信息与作弊行为之间的相关性；构建具有相关性的用户信息与作弊行为之间的随机森林模型。实时监测进入广告的用户信息，并输入随机森林模型中，输出预测的作弊行为；当作弊用户数量的占比超过设定的占比阈值时，确定广告存在作弊。本发明通过深度学习用户信息与其作弊行为之间的复杂关系实现智能识别广告作弊行为，解决现有技术准确性和效率低下的问题。

本发明授权基于深度学习的广告联盟作弊行为智能识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的广告联盟作弊行为智能识别系统，其特征在于：包括数据监测模块、作弊分析模块和统计应用模块，所述数据监测模块、作弊分析模块和统计应用模块通信连接，其中：所述数据监测模块，用于实时监测进入广告的用户信息，所述用户信息，包括行为信息、设备信息和地理信息；所述作弊分析模块，用于将实时监测的用户信息输入预设的作弊分析单元中，输出预测的作弊行为；所述作弊行为包括点击作弊、展示作弊、安装作弊和无作弊行为；所述作弊分析单元，包括：收集历史时期监测的用户信息及其对应的作弊行为；利用冗余分析模型识别用户信息与作弊行为之间的相关性；构建具有相关性的用户信息与作弊行为之间的随机森林模型；所述统计应用模块，用于统计作弊行为不是无作弊行为的作弊用户数量，并计算作弊用户数量的占比；所述冗余分析模型，包括：以用户信息作为解释变量，作弊行为作为响应变量，构建冗余分析模型；利用蒙特卡罗置换检验，检查全模型和模型第一轴的显著性，当全模型和模型第一轴存在显著性，模型通过检验；根据各变量在排序轴中的得分绘制排序图，并确定排序图中用户信息和作弊行为箭头之间的夹角大小；当用户信息和作弊行为变量箭头之间的夹角小于设定的夹角阈值时，确定二者之间存在相关性；所述随机森林模型，包括：数据准备：准备包含解释变量和响应变量的数据集，所述解释变量为用户信息，所述响应变量为作弊行为；数据集划分：将收集的数据划分为训练集和测试集，其中采用数据集中70%的数据样本作为训练集，30%的数据样本作为测试集；随机抽样：从训练集中随机抽取一定数量的解释变量和数据样本，并有放回地构建多个不同的训练集；构建决策树：对于每个随机抽样的训练集，构建决策树模型；集成决策树：将构建好的多个决策树模型整合成随机森林模型，利用投票机制做出最终的预测；模型评估：采用评估指标评估随机森林模型对测试集的预测性能，确定具有良好预测性能的最终模型。

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