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申请/专利权人：上海交通大学

摘要：本发明提供了一种广告点击农场检测方法及系统，基于机器学习和图算法，以广告平台日志中记录的移动端装置为目标，从日志中计算装置区分度高的特征，使用机器学习分类器标识出疑似欺诈装置，进一步根据欺诈装置间利益的关联性，定义装置间的相似度构建图，使用大规模图算法聚集疑似欺诈装置，实现检测广告欺诈团体的目的。同时提供了一种相应的终端及介质。本发明能够自动化处理广告平台上的竞价日志，从中识别出欺诈性的移动装置，将此类装置产生的无效流量从广告交易流程中剔除，以减少广告主和广告平台遭受的经济损失，此外系统具有自动更新功能，通过定期提供部分携带标签的装置样本，能够应对更多未知的欺诈方式。

主权项：1.一种广告点击农场检测方法，其特征在于，包括：根据每一条广告日志中的装置ID确定该广告日志唯一对应的移动装置，构建日志-装置映射；根据每一条所述日志-装置映射中移动装置对应的广告日志，提取每一条所述广告日志中用于反映对应移动装置欺诈性的代表性特征，构成特征向量；将所述特征向量输入至预训练的机器学习分类模型，并输出对应移动装置为欺诈性装置的预测得分，构建装置分数预测模型；根据每一条所述日志-装置映射中移动装置对应的广告日志，获取每一条所述广告日志中的应用程序包名以及对应日志数，构建装置利益关联图；将所述装置利益关联图中的移动装置分成团体；利用所述装置分数预测模型，对得到的所述团体进行团体投票，完成对广告点击农场的检测；其中：所述根据每一条所述日志-装置映射中移动装置对应的广告日志，获取每一条所述广告日志中的应用程序包名以及对应日志数构建装置利益关联图，包括：根据每一条所述日志-装置映射中移动装置对应的广告日志，统计每一个移动装置对应的广告日志中应用程序包名及对应日志数，选取产生日志数最多的一个或多个应用程序及其对应日志数组成键值对，得到Top-App特征；将相同Top-App特征的移动装置合并为节点，并计算两两节点之间的余弦相似度作为该节点对的边的权值，若边的权值大于设定阈值，则添加边，由此形成装置利益关联图；所述利用所述装置分数预测模型，对得到的所述团体进行团体投票，包括：将所述团体中每一个移动装置的特征向量分别输入至所述装置分数预测模型，得到每一个移动装置为欺诈性装置的预测得分；计算所有预测得分的算术平均值作为所述团体的预测得分，若得分高于设定阈值，则认为该团体属于欺诈团体，否则该团体为正常团体，得到团体投票结果；其中，仅考虑由大于αN组成的集群进行标签投票，α为设定的系数，N为装置总数；对于大小大于αN的每个群集，在多数投票之后，使用该群集的标签来重新标记其每个装置；利用团体投票结果，对各团体内部的移动装置进行重标签；利用重标签的数据集对所述装置分数预测模型进行重训练。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海交通大学 广告点击农场检测方法、系统、终端及介质