基于代价敏感贝叶斯分类的互联网广告客户风险预测

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4、贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。Ｉ＾学位论文作者签名字曰期：年月曰：学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解浙江大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查巧和借阅。本人授权浙泣大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。＾（保密的学位论文在解后适权书）＾学位论文作者签名Ｌ＜导师签名：若ｆ句］签字曰期年＾月７曰签字曰期：《＾＾＞年夕月曰＾＾学位论文作者

5、毕业后去向：工作单位：电话：通巧地址：邮编浙江大学研究生毕业论义摘要随着社会经济的高速发展，互联网产业的兴起，网络购物己经成为人们日常生活中一一部分密不可分的。由此衍生出来的广告产业，己经是个千亿规模的市场。在送个市场中良蒸不齐，存在着大量的劣质商品和广告。对于企业来说，如果将送些广告发布出去，将会面临巨大的法律风险，而广告数量巨大，通过专人审查的方式显然是不可能的。所（＾通过数学模型的方式进行客户的甄别，进行广告风险的预防显得千分必要。但是由于互联网广告市场发展的时间非常短，增长又非常快

6、，虽然各个企业都在自己的经营中有相应的方法和手段，却基本没有学术方面的总结和论证。据我所知，国内外有关该课题的研究几乎很少。按照本人在阿里己己广告部口工作９年的工作经验，对比相应的统计学建模方法，互联网广告客户的风险在很大程度上和金融企业的信用风险评级非常类似。本文实验数据为国内某大型互联网企业广告客户的数据的抽样，在数据预处理过程中，通过多种方法的对比，运用极差正规化进行数据离散化。分类问题中必然存在错分＂＂的可能，不同错分情况产生的代价损失也不同。在广告客户风险评级问题中，将正常＂违规＂＂违规＂＂＂客

7、户误判为客户和将客户误判为正常客户产生的代价损失也大不相同。，。后者带来的损失风险是不可估量的本文引入代价敏感概念构造代价函数和风险函数。通过大量实验确定代价函数的最优参数，分别建立ｌｏｇｏｓｔｉｃ回归模型、代价敏感朴素贝叶斯模型和朴素贝叶斯模型。实证结果表明，在不明盘降低正确率的情况下，＂＂＂＂代价敏感朴素贝叶斯模型能较大程度降低违规客户误判为正常客户的概率。是一种适用于互联网广告客户风险预测的模型ｄ：互联网广告词；信用风险评级：逻靖回归；代价敏感；朴素贝叶斯模型１浙江大学研究生毕业论文Ａｂｓｔ

8、ｒａｃｔＷｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｓｏｃｉａｌｅｃｏ凸ｏｍｙａｎｄｔｈｅｄｓｅｏｆ化ｅＩｎｔｅｒｎｅｔｉｎｄｕｓｔｒｏｎ＂ｎｅ，ｙ，＇ｓｈｏｐｐｉｎｇ