論文の概要: Multimodal and Contrastive Learning for Click Fraud Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03567v1
• Date: Sat, 8 May 2021 03:03:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-13 12:07:14.971937
• Title: Multimodal and Contrastive Learning for Click Fraud Detection
• Title（参考訳）: クリック詐欺検出のためのマルチモーダル・コントラスト学習
• Authors: Weibin Li, Qiwei Zhong, Qingyang Zhao, Hongchun Zhang, Xiaonan Meng
• Abstract要約: Click Fraud Detection (MCCF) のためのマルチモーダル・コントラスト学習ネットワークを提案する。 MCCFはワイド・ディープの特徴, 行動シーケンス, 異種ネットワークを共同で利用し, クリック表現を蒸留する。 Alibabaプラットフォーム上の2.54百万クリックを含む実世界のデータセットを用いて、MCCFの有効性を調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.958603405726725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advertising click fraud detection plays one of the vital roles in current E-commerce websites as advertising is an essential component of its business model. It aims at, given a set of corresponding features, e.g., demographic information of users and statistical features of clicks, predicting whether a click is fraudulent or not in the community. Recent efforts attempted to incorporate attributed behavior sequence and heterogeneous network for extracting complex features of users and achieved significant effects on click fraud detection. In this paper, we propose a Multimodal and Contrastive learning network for Click Fraud detection (MCCF). Specifically, motivated by the observations on differences of demographic information, behavior sequences and media relationship between fraudsters and genuine users on E-commerce platform, MCCF jointly utilizes wide and deep features, behavior sequence and heterogeneous network to distill click representations. Moreover, these three modules are integrated by contrastive learning and collaboratively contribute to the final predictions. With the real-world datasets containing 2.54 million clicks on Alibaba platform, we investigate the effectiveness of MCCF. The experimental results show that the proposed approach is able to improve AUC by 7.2% and F1-score by 15.6%, compared with the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 広告クリックの不正検出は、現在のeコマースウェブサイトにおいて、ビジネスモデルの重要な要素として重要な役割を担っている。 これは、ユーザの人口統計情報やクリックの統計的特徴など、一連の対応する特徴を考慮し、クリックが不正であるか否かをコミュニティ内で予測することを目的としている。 近年,ユーザの複雑な特徴を抽出するための属性付き行動シーケンスとヘテロジニアスネットワークの導入が試みられ,クリック詐欺検出に大きな影響を与えた。 本稿では,Click Fraud Detection (MCCF) のためのマルチモーダル・コントラスト学習ネットワークを提案する。 具体的には,電子商取引プラットフォーム上では,人口統計情報,行動シーケンス,詐欺師と真のユーザ間のメディア関係の相違から動機づけられたMCCFは,幅広い特徴,行動シーケンス,異種ネットワークを共同で利用し,クリック表現を蒸留する。 さらに,これら3つのモジュールは,コントラスト学習によって統合され,最終予測に協調的に寄与する。 Alibabaプラットフォーム上での254万クリックを含む実世界のデータセットを用いて、MCCFの有効性を調査した。 実験の結果,提案手法は最先端手法と比較してAUCを7.2%,F1スコアを15.6%改善できることがわかった。

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