请预测用户的点击行为是否为正常点击,还是作弊行为。点击欺诈预测适用于各种信息流广告投放,banner广告投放,以及百度网盟平台,帮助商家鉴别点击欺诈,锁定精准真实用户。 本项目使用LightGBM和XGBoost模型进行最后分类,分数分别为89.29和89.31,结果取平均后分数为最后分数89.3213。之前的特征工程也借鉴了AI Studio其他的一些开源...
由业务场景可知,点击反欺诈预测中一个重要的特征是点击的数量,点击作弊往往会出现重复点击的情况,所以在原特征基础上构建相应的数量特征是本次建模的一个重点。 三、思路介绍(经典机器学习+百度深度学习模型) 本模型采用XGBoost和百度palm语言模型进行融合,前期做了很多为XGBoost准备的特征工程 由于深度学习对特征工程的...
广告欺诈是数字营销需要面临的重要挑战之一,点击会欺诈浪费广告主大量金钱,同时对点击数据会产生误导作用。本次比赛提供了约50万次点击数据。特别注意:我们对数据进行了模拟生成,对某些特征含义进行了隐藏,并进行了脱敏处理。 请预测用户的点击行为是否为正常点击,还是作弊行为。点击欺诈预测适用于各种信息流广告投放,banne...
比赛介绍:通过比赛提供的50万次点击数据来预测用户的点击行为是否为正常点击,还是作弊行为。通过点击欺诈预测的方法,可以帮助商家鉴别点击欺诈,锁定精准真实用户。 这次比赛参考了https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1206845 的方案,在划分训练集和验证集上进行了修改尝试,尝试划分训练集:验证集=90:10;...
常规赛:点击反欺诈预测分享 一.环境安装,直接使用ai studio平台中的环境就可以了。或者使用pip安装 二.数据预处理部分: 三.数据读取部分 四.网络搭建 五.一些参数、超参数的选择: 六.模型训练、预测 这边是强行中断运行了,不是程序错误哈。 七.总结: 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验...
齐国梁,华北电力大学计算机系研究生,参加了多期Datawhale的组队学习,在百度飞浆、天池等比赛中取得了不错的成绩。 这篇图文是他在每周六晚参加线下组队学习活动时的分享。 希望参与我们线下组队学习的同学,可以在微信公众号后台回复线下组队学习,进入线下组队学习群,大家一起学习,一起成长。另外,我们的实验室在教十一...
百度AI比赛:点击反欺诈预测,排名7424.zip素年**凉音 上传6.17MB 文件格式 zip 百度AI比赛:点击反欺诈预测,排名7424 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 台达自动化大赛(智能工程监控系统Android ) 2025-01-31 11:37:00 积分:1
aistudio上,使用paddle2.0测试版本,无法读取模型参数问题,请查看最后部分代码和运行结果 - 飞桨AI Studio
广告欺诈是数字营销需要面临的重要挑战之一,点击会欺诈浪费广告主大量金钱,同时对点击数据会产生误导作用。本次比赛提供了约50万次点击数据。特别注意:我们对数据进行了模拟生成,对某些特征含义进行了隐藏,并进行了脱敏处理。 MarTech技术已经被广泛应用于商业广告分析与挖掘中,在搜索广告,信息流广告,营销预测,反欺诈发现...
MarTech Challenge 点击反欺诈预测思路 - 飞桨AI Studio