基于代價(jià)敏感貝葉斯分類的互聯(lián)網(wǎng)廣告客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè).pdf

1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的興起，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪忻懿豢煞值囊徊糠?。由此衍生出來的廣告產(chǎn)業(yè)，已經(jīng)是一個(gè)千億規(guī)模的市場(chǎng)。在這個(gè)市場(chǎng)中良莠不齊，存在著大量的劣質(zhì)商品和廣告。對(duì)于企業(yè)來說，如果將這些廣告發(fā)布出去，將會(huì)面臨巨大的法律風(fēng)險(xiǎn)，而廣告數(shù)量巨大，通過專人審查的方式顯然是不可能的。所以通過數(shù)學(xué)模型的方式進(jìn)行客戶的甄別，進(jìn)行廣告風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)防顯得十分必要。但是由于互聯(lián)網(wǎng)廣告市場(chǎng)發(fā)展的時(shí)間非常短，增長(zhǎng)又非常快，雖然各個(gè)企業(yè)都

2、在自己的經(jīng)營(yíng)中有相應(yīng)的方法和手段，卻基本沒有學(xué)術(shù)方面的總結(jié)和論證。據(jù)我所知，國(guó)內(nèi)外有關(guān)該課題的研究幾乎很少。按照本人在阿里巴巴廣告部門工作9年的工作經(jīng)驗(yàn)，對(duì)比相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)建模方法，互聯(lián)網(wǎng)廣告客戶的風(fēng)險(xiǎn)在很大程度上和金融企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)非常類似。
　　本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為國(guó)內(nèi)某大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)廣告客戶的數(shù)據(jù)的抽樣，在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，通過多種方法的對(duì)比，運(yùn)用極差正規(guī)化進(jìn)行數(shù)據(jù)離散化。分類問題中必然存在錯(cuò)分的可能，不同錯(cuò)分情況產(chǎn)生的代價(jià)損失

3、也不同。在廣告客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)問題中，將“正?！笨蛻粽`判為“違規(guī)”客戶和將“違規(guī)”客戶誤判為“正常”客戶產(chǎn)生的代價(jià)損失也大不相同。后者帶來的損失風(fēng)險(xiǎn)是不可估量的。本文引入代價(jià)敏感概念，構(gòu)造代價(jià)函數(shù)和風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)。通過大量實(shí)驗(yàn)確定代價(jià)函數(shù)的最優(yōu)參數(shù)，分別建立logostic回歸模型、代價(jià)敏感樸素貝葉斯模型和樸素貝葉斯模型。實(shí)證結(jié)果表明，在不明顯降低正確率的情況下，代價(jià)敏感樸素貝葉斯模型能較大程度降低“違規(guī)”客戶誤判為“正常”客戶的概率。是一種適用