TalkingData广告追踪欺诈检测挑战:186维特征详解与分析
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更新于2024-08-05
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在Kaggle的TalkingData AdTracking Fraud Detection Challenge中,竞赛的目标是预测用户在点击应用广告后下载应用的概率,通过AUC作为评估指标。该挑战涉及大量数据处理和特征工程,参赛者构建了一个复杂的186维特征方案来提高模型性能。
1. **问题描述**:
竞赛的核心任务是识别广告点击行为中的欺诈,即判断哪些用户的点击是真实下载行为,哪些可能是虚假点击。AUC(Area Under the Curve)被用来衡量模型在不同阈值下的准确度,强调了模型对整个连续概率估计范围的综合性能。
2. **数据字段介绍**:
- **ip**: 用户点击的ID地址,用于追踪和分析。
- **app**: App_ID,表示应用的唯一标识。
- **device**: 设备型号,如苹果6、苹果7等,有助于识别不同设备的行为模式。
- **os**: 用户手机的操作系统版本ID,反映用户设备的兼容性和偏好。
- **channel**: 广告发布的移动平台,可能影响用户接触广告的渠道。
- **click_time**: 点击发生的时间,包括日期、时间和分钟。
- **attributed_time**: 若用户下载,这是下载时间,缺失值表示未下载。
- **is_attributed**: 标签,0表示未下载,1表示已下载,是目标变量。
3. **数据分析**:
- 数据量统计:训练集有184,903,891条记录,测试集有57,537,506条,呈现出严重的不平衡,正负样本比例约为1:403.7,这要求模型对少数类别的识别能力很强。
- 时间特征:时间相关的特征,如点击和下载时间差、时间戳的统计特性(如unique计数),以及与广告发布时间关联的分析,对于检测欺诈行为至关重要。
4. **第四名模型特征**:
- **统计特征**: 12+3+5维,包括基础的数字、类别和计数特征。
- **累积特征**: 2+1+1维,涉及连续性变量的累加或累积值。
- **时间差特征**: 2+1维,考虑了点击与下载之间的时间间隔。
- **时间unique计数**: 1+1+8维,关注特定时间区间内的独特行为。
- **方差特征**: 1维,衡量数据的波动性。
- **common_ip特征**: 1维,共享IP地址可能暗示关联性。
- **ratio特征**: 24维,可能基于某些比率的计算,如点击率、下载率等。
- **count、sum和自定义log特征**: 3*41维,包含了计数、总和和对数值的特征,用于捕捉不同维度的复杂关系。
5. **特征重要度**:
对于模型性能至关重要的特征被详细列出和分析,帮助理解哪些特征在预测下载行为时贡献最大。
6. **Top1-Top3特征**:
竞赛中的获胜者分享了他们发现最具影响力的前几个特征,这些特征可能是区分真实下载和欺诈点击的关键。
7. **参考资料**:
提供了比赛的背景、数据来源及可能参考的研究方法和工具,以便其他参与者进一步深入研究和优化自己的模型。
综上,这个特征方案展示了参赛者如何通过多维度的统计、时间序列和用户行为分析来解决广告欺诈检测问题,以及如何在实际比赛中利用大量特征进行有效建模。
2022-08-08 上传
2021-05-14 上传
2021-05-18 上传
2021-06-15 上传
2021-05-14 上传
2021-02-13 上传
2021-03-21 上传
2021-02-13 上传
KerstinTongxi
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