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申请/专利权人：广州扬悦博众信息科技有限公司
摘要：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。
主权项：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。
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权利要求：
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