网络广告中防范欺诈点击技术的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 引言 | 第8-15页 |
| 1.1.1 网络在线广告 | 第8-10页 |
| 1.1.2 点击付费模式 | 第10-11页 |
| 1.1.3 按点击付费广告中的点击欺诈问题 | 第11-15页 |
| 1.2 网络广告中欺诈点击的研究意义 | 第15-16页 |
| 1.3 网络点击欺诈研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.1 国外研究状况 | 第16-17页 |
| 1.3.2 国内研究状况 | 第17-18页 |
| 1.4 论文工作与创新点 | 第18页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第18-20页 |
| 2 预防点击欺诈的策略 | 第20-27页 |
| 2.1 网络服务商建立防范系统 | 第20-23页 |
| 2.1.1 搜索引擎服务商使用的跟踪系统 | 第20-21页 |
| 2.1.2 大型企业采用的防范方式 | 第21-22页 |
| 2.1.3 验证码预防策略 | 第22-23页 |
| 2.2 广告企业防护方式 | 第23-24页 |
| 2.2.1 第三方防护系统 | 第23-24页 |
| 2.2.2 取消点击付费广告 | 第24页 |
| 2.3 采用其他付费广告模式 | 第24-25页 |
| 2.3.1 用户付费 | 第24页 |
| 2.3.2 按效果付费 | 第24-25页 |
| 2.3.3 电话计费 | 第25页 |
| 2.4 时长竞价策略 | 第25页 |
| 2.5 法律保护策略 | 第25-27页 |
| 3 异常数据挖掘与博弈分析 | 第27-34页 |
| 3.1 数据挖掘简介 | 第27-30页 |
| 3.1.1 关联分析 | 第28-29页 |
| 3.1.2 分类分析 | 第29页 |
| 3.1.3 聚类分析 | 第29页 |
| 3.1.4 序列分析 | 第29-30页 |
| 3.2 异常数据挖掘 | 第30-32页 |
| 3.3 博弈内容概述 | 第32-34页 |
| 3.3.1 博弈论概念介绍 | 第32-33页 |
| 3.3.2 博弈的分类 | 第33-34页 |
| 4 基于用户行为防范点击欺诈模型研究 | 第34-42页 |
| 4.1 点击流数据 | 第34页 |
| 4.2 用户行为分析 | 第34-35页 |
| 4.3 点击欺诈检测体系 | 第35-36页 |
| 4.4 功能模块分析 | 第36-42页 |
| 4.4.1 基于密度的异常检测模块分析 | 第36-39页 |
| 4.4.2 博弈论控制模块分析 | 第39-41页 |
| 4.4.3 最终决策分析 | 第41-42页 |
| 5 实验结果和评价 | 第42-46页 |
| 5.1 数据集 | 第42-43页 |
| 5.2 评价方法及指标 | 第43-44页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第44-46页 |
| 结论 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第50页 |
| 一、发表的主要学术论文 | 第50页 |
| 二、参加的科研项目情况 | 第50页 |
