广告反作弊的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种广告反作弊的方法及装置，涉及智能广告技术领域，用以解决现有技术中在整个广告投放过程中，出现广告投放效果难以预估、无法及时优化流量以及无法提前确定广告投放的费用的问题。本方法为：在投放第一广告前，根据在渠道的历史广告中确定与第一广告相似的第二广告，并预估第一广告在渠道的第一作弊风险评分，根据第一作弊风险评分确定第一广告的投放渠道；在第一广告在投放渠道的投放过程中，确定第一广告的第二作弊风险评分，并根据第一广告的第二作弊风险评分优化流量；第一广告在投放渠道的投放完成后，根据评估的第一广告的第三作弊风险评分和与第一广告有关的广告主历史扣款数据预估第一广告的扣款比例。

The method and device of advertising anti cheating

【技术实现步骤摘要】
广告反作弊的方法和装置
本专利技术涉及智能广告
，具体涉及一种广告反作弊的方法和装置。
技术介绍
网盟是广告主和渠道直接的中介，由网盟代理广告主的广告获得渠道的流量，转化为广告主的用户。同时，网盟也代理广告主跟渠道进行广告结算，直接影响广告主的广告预算的分配和投资回报率。新业务中，广告投放前，网盟依靠人为的经验筛选流量；广告投放中，网盟依靠广告主的质量报告优化流量接入，广告投放后，网盟依靠广告主的质量报告进行投放后的费用结算。现有技术中，在广告投放前，由于在流量筛选是依靠人为的经验完成的，没有流量挑选的数据依据，导致广告投放效果难以预估；在广告投放过程中，由于广告主反馈的广告主质量报告数据的周期较长，一般是投放结束后一个月或一个季度反馈，这样会导致无法及时优化流量，容易造成广告主对网盟的不信任，且网盟也缺乏服务的主动性；在广告投放结束后，由于广告主反馈的质量报告的数据较少且反馈周期较长，网盟无法及时获取详细的账单信息，导致无法提前确定广告投放的费用。因此，现有技术在整个广告投放过程中，出现广告投放效果难以预估、无法及时优化流量以及无法提前确定广告投放的费用的问题是目前亟需解决的问题之一。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供一种广告反作弊的方法和装置，解决了现有技术中在整个广告投放过程中，出现广告投放效果难以预估、无法及时优化流量以及无法提前确定广告投放的费用的问题。为达到上述目的，本专利技术的实施例采用如下技术方案：本专利技术实施例的第一方面，提供一种广告反作弊的方法，包括：在投放第一广告前，在渠道的历史广告中确定与所述第一广告相似的第二广告，根据所述第二广告的广告数据评估所述第一广告在所述渠道的第一作弊风险评分，根据所述第一广告的第一作弊风险评分确定第一广告的投放渠道；在第一广告在所述投放渠道的投放过程中，获取第一设定时间段内的广告数据，根据所述第一设定时间段内的广告数据确定所述第一广告的第二作弊风险评分，根据所述第一广告的第二作弊风险评分优化流量；所述第一广告在所述投放渠道的投放完成后，获取所述第一广告的全部广告数据，根据所述第一广告的全部广告数据评估第一广告的第三作弊风险评分，根据所述第一广告的第三作弊风险评分和与所述第一广告有关的广告主历史扣款数据预估所述第一广告的扣款比例。在一个实施例中，所述在投放第一广告前，在投放渠道的历史广告中确定与所述第一广告相似的第二广告，包括：获取第一广告的属性数据以及设定时间段内的历史广告的属性数据；根据所述第一广告的属性数据和所述历史广告的属性数据计算所述第一广告与历史广告的相似度；根据所述相似度确定第二广告。在一个实施例中，所述相似度是通过欧式距离算法或余弦相似度算法确定的。在一个实施例中，所述根据所述第二广告的历史广告数据确定所述第一广告的第一作弊风险评分，包括：根据所述第二广告的历史广告数据预估所述第二广告的第四作弊风险评分，将所述第二广告的第四作弊风险评分作为所述第一广告的第一作弊风险评分。在一个实施例中，所述根据所述第一广告的第三作弊风险评分和逻辑回归算法确定所述第一广告的扣款比例，包括：将所述第一广告的第三作弊风险评分代入逻辑回归算法中，得到第一广告的扣款比例；所述逻辑回归算法为：所述y表示第一广告的扣款比例，取值范围为[0,1]，x表示第一广告的作弊风险评分，e为常数，w是通过历史广告的历史风险值和历史扣款数据采用梯度下降法得到的，wT是通过w的初始值迭代得到的。在一个实施例中，所述确定第一广告的第一作弊风险评分、第一广告的第二作弊风险评分和第一广告的第三作弊风险评分，包括：获取设定时间段内的相应的广告数据，所述广告数据包括m个目标指标数据，所述目标指标数据为与作弊风险评估相关的数据，其中：m≥2；根据所述m个目标指标数据确定每个指标的权重；根据所述每个指标的权重确定第一广告的第一作弊风险评分、第一广告的第二作弊风险评分或第一广告的第三作弊风险评分。在一个实施例中，所述方法还包括：输出第一广告的第一作弊风险评分和/或第二作弊风险评分。本专利技术实施例的第二方面，提供一种广告反作弊的装置，包括：第一确定模块，被配置为用于在投放第一广告前，在渠道的历史广告中确定与所述第一广告相似的第二广告；所述第一确定模块，被配置为还用于根据所述第二广告的广告数据评估所述第一广告在所述渠道的第一作弊风险评分；所述第一确定模块，被配置为还用于根据所述第一广告的第一作弊风险评分确定第一广告的投放渠道；第一获取模块，被配置为用于在第一广告在所述投放渠道的投放过程中，确定第一设定时间段内的广告数据；第二确定模块，被配置为用于根据所述第一设定时间段内的广告数据确定所述第一广告的第二作弊风险评分；优化模块，被配置为用于根据所述第一广告的第二作弊风险评分优化流量；第二获取模块，被配置为用于所述第一广告在所述投放渠道的投放完成后，获取所述第一广告的全部广告数据；第三确定模块，被配置为用于根据所述第一广告的全部广告数据评估第一广告的第三作弊风险评分；所述第三确定模块，被配置为还用于根据所述第一广告的第三作弊风险评分和与所述第一广告有关的广告主历史扣款数据预估所述第一广告的扣款比例。在一个实施例中，所述第一确定模块，被配置为用于具体用于：获取第一广告的属性数据以及设定时间段内的历史广告的属性数据；根据所述第一广告的属性数据和所述历史广告的属性数据计算所述第一广告与历史广告的相似度；根据所述相似度确定第二广告。在一个实施例中，所述第一确定模块，被配置为还用于：通过欧式距离算法或余弦相似度算法确定的相似度。在一个实施例中，所述第一确定模块，被配置为还用于：根据所述第二广告的历史广告数据预估所述第二广告的第四作弊风险评分，将所述第二广告的第四作弊风险评分作为所述第一广告的第一作弊风险评分。在一个实施例中，所述第三确定模块，被配置为还用于：将所述第一广告的第三作弊风险评分代入逻辑回归算法中，得到第一广告的扣款比例；所述逻辑回归算法为：所述y表示第一广告的扣款比例，取值范围为[0,1]，x表示第一广告的作弊风险评分，e为常数，w是通过历史广告的历史风险值和历史扣款数据采用梯度下降法得到的，wT是通过w的初始值迭代得到的。在一个实施例中，所述第二确定模块，被配置为还用于：获取设定时间段内的相应的广告数据，所述广告数据包括m个目标指标数据，所述目标指标数据为与作弊风险评估相关的数据，其中：m≥2；根据所述m个目标指标数据确定每个指标的权重；根据所述每个指标的权重确定第一广告的第一作弊风险评分、第一广告的第二作弊风险评分或第一广告的第三作弊风险评分。在一个实施例中，所述装置还包括：输出模块，被配置为用于输出第一广告的第一作弊风险评分和/或第二作弊风险评分。本专利技术实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本专利技术实施例的第一方面所述的方法。本专利技术实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行本专利技术实施例的第一方面所述的方法。本专利技术实施例提供的广告反作弊的方法和装置，首先，在投放第一广告前，在渠道的历史广告中确定与所述第一广告相似的第二广告，根据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种广告反作弊的方法，其特征在于，所述方法包括：在投放第一广告前，在渠道的历史广告中确定与所述第一广告相似的第二广告；根据所述第二广告的广告数据评估所述第一广告在所述渠道的第一作弊风险评分；根据所述第一广告的第一作弊风险评分确定所述第一广告的投放渠道；在所述第一广告在所述投放渠道的投放过程中，获取第一设定时间段内的广告数据；根据所述第一设定时间段内的广告数据确定所述第一广告的第二作弊风险评分；根据所述第一广告的第二作弊风险评分优化流量；所述第一广告在所述投放渠道的投放完成后，获取所述第一广告的全部广告数据；根据所述第一广告的全部广告数据评估第一广告的第三作弊风险评分；根据所述第一广告的第三作弊风险评分和与所述第一广告有关的广告主历史扣款数据预估所述第一广告的扣款比例。

【技术特征摘要】
1.一种广告反作弊的方法，其特征在于，所述方法包括：在投放第一广告前，在渠道的历史广告中确定与所述第一广告相似的第二广告；根据所述第二广告的广告数据评估所述第一广告在所述渠道的第一作弊风险评分；根据所述第一广告的第一作弊风险评分确定所述第一广告的投放渠道；在所述第一广告在所述投放渠道的投放过程中，获取第一设定时间段内的广告数据；根据所述第一设定时间段内的广告数据确定所述第一广告的第二作弊风险评分；根据所述第一广告的第二作弊风险评分优化流量；所述第一广告在所述投放渠道的投放完成后，获取所述第一广告的全部广告数据；根据所述第一广告的全部广告数据评估第一广告的第三作弊风险评分；根据所述第一广告的第三作弊风险评分和与所述第一广告有关的广告主历史扣款数据预估所述第一广告的扣款比例。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在投放第一广告前，在投放渠道的历史广告中确定与所述第一广告相似的第二广告包括：获取第一广告的属性数据以及设定时间段内的历史广告的属性数据；根据所述第一广告的属性数据和所述历史广告的属性数据计算所述第一广告与历史广告的相似度；根据所述相似度确定第二广告。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述相似度是通过欧式距离算法或余弦相似度算法确定的。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二广告的广告数据确定所述第一广告的第一作弊风险评分，包括：根据所述第二广告的历史广告数据评估所述第二广告的第四作弊风险评分；将所述第二广告的第四作弊风险评分作为所述第一广告的第一作弊风险评分。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一广告的第三作弊风险评分和与所述第一广告有关的广告主历史扣款数据预估所述第一广告的扣款比例，包括：将所述第一广告的第三作弊风险评分代入逻辑回归算法中，得到第一广告的扣款比例；所述逻辑回归算法为：所述y表示第一广告的扣款比例，取值范围为[0,1]，x表示第一广告的作弊风险评分，e为常数，w是通过历史广告的历史风险值和历史扣款数据采用梯度下降法得到的，wT是通过w的初始值迭代得到的。6...

【专利技术属性】
技术研发人员：张永杰，
申请(专利权)人：西安点告网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西,61