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廣告與營(yíng)銷風(fēng)控:方法與實(shí)踐
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本書從技術(shù)和業(yè)務(wù)角度全面闡述互聯(lián)網(wǎng)廣告與營(yíng)銷的黑灰產(chǎn)業(yè)鏈,以及應(yīng)對(duì)各種風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)控思路和解決方案。在業(yè)務(wù)層面,結(jié)合行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀以及當(dāng)前AIGC技術(shù)快速爆發(fā)的背景,對(duì)廣告與營(yíng)銷領(lǐng)域的黑灰產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行了深入剖析,特別是人、貨、場(chǎng)之間的博弈關(guān)系,以及商家、渠道、用戶、平臺(tái)等不同參與方的利益鏈等。在技術(shù)層面,基于前置的業(yè)務(wù)剖析,深入探討了基于概率統(tǒng)計(jì)、近鄰算法、圖分析和時(shí)序分析等異常檢測(cè)方法,并結(jié)合內(nèi)容風(fēng)控技術(shù),提供了一套立體的面向互聯(lián)網(wǎng)廣告與營(yíng)銷場(chǎng)景的風(fēng)控解決方案。每一章都結(jié)合了理論與實(shí)踐,通過豐富的案例分析,幫助讀者深入理解風(fēng)控技術(shù)的應(yīng)用,并掌握如何應(yīng)對(duì)AIGC時(shí)代廣告與營(yíng)銷領(lǐng)域的新挑戰(zhàn)。
目錄(157章)
倒序
- 封面
- 版權(quán)信息
- 內(nèi)容簡(jiǎn)介
- 前言
- 第1章 互聯(lián)網(wǎng)廣告與營(yíng)銷
- 1.1 營(yíng)銷、廣告與流量
- 1.1.1 營(yíng)銷、廣告、流量的定義
- 1.1.2 流量的價(jià)值
- 1.1.3 流量商業(yè)化變現(xiàn)模式
- 1.1.4 自然流量和廣告流量
- 1.1.5 流量質(zhì)量和無效流量
- 1.2 互聯(lián)網(wǎng)廣告營(yíng)銷基礎(chǔ)知識(shí)
- 1.2.1 互聯(lián)網(wǎng)廣告發(fā)展史
- 1.2.2 主流廣告形式
- 1.2.3 廣告營(yíng)銷參與方
- 1.2.4 歸因分析模型
- 1.2.5 計(jì)費(fèi)方式和作弊風(fēng)險(xiǎn)
- 1.3 互聯(lián)網(wǎng)廣告營(yíng)銷形勢(shì)
- 1.3.1 營(yíng)收發(fā)展形勢(shì)
- 1.3.2 新媒體創(chuàng)新形勢(shì)
- 1.3.3 監(jiān)管合規(guī)形勢(shì)
- 1.4 本章小結(jié)
- 第2章 廣告與營(yíng)銷黑灰產(chǎn)業(yè)鏈
- 2.1 營(yíng)銷的人、貨、場(chǎng)
- 2.1.1 人:用戶需求
- 2.1.2 貨:精準(zhǔn)獲客
- 2.1.3 場(chǎng):流量為王
- 2.2 廣告與營(yíng)銷的利益鏈
- 2.2.1 商家視角的利益和風(fēng)險(xiǎn)
- 2.2.2 渠道視角的利益和風(fēng)險(xiǎn)
- 2.2.3 用戶視角的利益和風(fēng)險(xiǎn)
- 2.2.4 平臺(tái)視角的利益和風(fēng)險(xiǎn)
- 2.3 黑灰產(chǎn)作弊上下游鏈路
- 2.3.1 黑灰產(chǎn)上游
- 2.3.2 黑灰產(chǎn)中游
- 2.3.3 黑灰產(chǎn)下游
- 2.4 本章小結(jié)
- 第3章 廣告與營(yíng)銷領(lǐng)域的立體風(fēng)控思路
- 3.1 廣告與營(yíng)銷風(fēng)控范疇
- 3.1.1 流量反作弊
- 3.1.2 內(nèi)容風(fēng)控
- 3.2 風(fēng)控業(yè)務(wù)生命周期
- 3.2.1 事前階段
- 3.2.2 事中階段
- 3.2.3 事后階段
- 3.3 風(fēng)控立體防御體系
- 3.3.1 在線風(fēng)控
- 3.3.2 近線風(fēng)控
- 3.3.3 離線風(fēng)控
- 3.4 風(fēng)控MLOps
- 3.4.1 什么是風(fēng)控MLOps
- 3.4.2 風(fēng)控MLOps流水線
- 3.5 本章小結(jié)
- 第4章 異常檢測(cè)技術(shù)概述
- 4.1 什么是異常檢測(cè)
- 4.1.1 有監(jiān)督異常檢測(cè)
- 4.1.2 半監(jiān)督異常檢測(cè)
- 4.1.3 無監(jiān)督異常檢測(cè)
- 4.2 異常檢測(cè)面臨的問題和挑戰(zhàn)
- 4.2.1 異常的稀疏性
- 4.2.2 異常的多樣性
- 4.2.3 異常的對(duì)抗性
- 4.2.4 異常檢測(cè)的魯棒性
- 4.2.5 異常檢測(cè)的可解釋性
- 4.2.6 異常檢測(cè)的可控制性
- 4.3 基于規(guī)則的異常檢測(cè)
- 4.3.1 基于名單的規(guī)則
- 4.3.2 基于窗口聚合的規(guī)則
- 4.4 基于模型的異常檢測(cè)
- 4.5 本章小結(jié)
- 第5章 基于概率統(tǒng)計(jì)的異常檢測(cè)
- 5.1 異常檢測(cè)中的概率知識(shí)
- 5.1.1 拋硬幣問題
- 5.1.2 獨(dú)立同分布
- 5.1.3 離散概率分布
- 5.1.4 連續(xù)概率分布
- 5.2 擬合優(yōu)度
- 5.2.1 卡方檢驗(yàn)
- 5.2.2 G檢驗(yàn)
- 5.2.3 K-S檢驗(yàn)
- 5.3 極值分析和尾概率約束
- 5.3.1 馬爾可夫不等式
- 5.3.2 切比雪夫不等式
- 5.3.3 切爾諾夫界
- 5.3.4 中心極限定理
- 5.4 多維隨機(jī)變量異常檢測(cè)
- 5.4.1 COPOD
- 5.4.2 ECOD
- 5.5 集成決策方法
- 5.5.1 Bagging
- 5.5.2 Boosting
- 5.5.3 Stacking
- 5.6 本章小結(jié)
- 第6章 基于近鄰的異常檢測(cè)
- 6.1 LOF
- 6.1.1 算法原理
- 6.1.2 刷單騙補(bǔ)應(yīng)用案例
- 6.2 KNN
- 6.2.1 K近鄰分類
- 6.2.2 K近鄰距離度量
- 6.3 ANN
- 6.3.1 風(fēng)險(xiǎn)向量表示方法
- 6.3.2 風(fēng)險(xiǎn)向量檢索算法
- 6.3.3 相似風(fēng)險(xiǎn)檢索業(yè)務(wù)應(yīng)用
- 6.4 近鄰聚類
- 6.4.1 K-Means
- 6.4.2 DBSCAN
- 6.5 本章小結(jié)
- 第7章 基于圖的異常檢測(cè)
- 7.1 什么是圖
- 7.1.1 圖的基本概念
- 7.1.2 圖的分類
- 7.1.3 作弊圖的構(gòu)建分析
- 7.2 作弊社區(qū)發(fā)現(xiàn)
- 7.2.1 標(biāo)簽傳播
- 7.2.2 連通分量
- 7.2.3 Louvain
- 7.2.4 Fraudar
- 7.3 圖嵌入
- 7.3.1 為什么需要圖嵌入
- 7.3.2 圖嵌入方法
- 7.3.3 風(fēng)控應(yīng)用場(chǎng)景
- 7.4 本章小結(jié)
- 第8章 基于時(shí)序的異常檢測(cè)
- 8.1 風(fēng)控中的時(shí)序特征
- 8.1.1 什么是時(shí)序特征
- 8.1.2 時(shí)序特征工程
- 8.2 基于時(shí)序的異常檢測(cè)算法
- 8.2.1 統(tǒng)計(jì)類算法
- 8.2.2 深度學(xué)習(xí)類算法
- 8.3 CEP技術(shù)
- 8.4 本章小結(jié)
- 第9章 內(nèi)容風(fēng)控技術(shù)
- 9.1 文本風(fēng)控
- 9.1.1 關(guān)鍵詞過濾
- 9.1.2 文本分類
- 9.1.3 相似文本檢索
- 9.2 圖像風(fēng)控
- 9.2.1 圖像分類
- 9.2.2 圖像檢測(cè)
- 9.2.3 圖像檢索
- 9.2.4 OCR技術(shù)
- 9.3 短視頻和直播風(fēng)控
- 9.3.1 視頻抽幀
- 9.3.2 關(guān)鍵幀提取
- 9.3.3 視頻相似檢索
- 9.3.4 直播間風(fēng)控
- 9.4 本章小結(jié)
- 第10章 廣告與營(yíng)銷風(fēng)控未來思考
- 10.1 業(yè)務(wù):理解業(yè)務(wù),服務(wù)于業(yè)務(wù)
- 10.2 數(shù)據(jù):合規(guī)埋點(diǎn)和科學(xué)歸因
- 10.3 算法:經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相結(jié)合
- 10.4 系統(tǒng):在線、近線、離線互補(bǔ),可持續(xù)的架構(gòu)
- 10.5 AIGC:帶來的新挑戰(zhàn)
- 10.6 本章小結(jié)
- 作者內(nèi)容
- 封底 更新時(shí)間:2024-12-18 17:12:48
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