广告反作弊行为检测数据集AdvertisingAnti-CheatBehaviorDetection-nklinzhiming
数据来源：互联网公开数据
标签：广告反作弊, 欺诈检测, 机器学习, 行为分析, 数据挖掘, 文本特征, 风险评估, 样本数据
数据概述：
该数据集包含来自广告平台的样本数据，记录了用户在广告投放过程中可能存在的反作弊行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但从文件命名round1_iflyad_anticheat_traindata.txt推测为第一轮数据，以静态数据集的形式呈现。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测与广告平台的用户行为相关，可能涵盖多个地区。
数据维度：主要包括用户会话ID（sid）和标签（label），其中label表示用户行为是否为作弊行为（0代表正常，1代表作弊）。此外，还包含用于训练的文本特征数据。
数据格式：数据以CSV和TXT格式提供，其中-sample.csv为CSV格式，包含sid和label；round1_iflyad_anticheat_traindata.txt和round1_iflyad_anticheat_testdata_feature.txt为文本格式，可能包含用于训练的特征数据。
来源信息：数据来源于广告反作弊相关项目，已进行初步的数据清洗和标注。
该数据集适合用于广告反作弊行为检测、欺诈识别、以及机器学习模型的训练和评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于广告反作弊、用户行为分析等领域的学术研究，如欺诈检测算法的改进、异常行为模式识别等。
行业应用：为广告平台、移动应用开发者提供数据支持，用于提升广告投放的质量和效率，降低欺诈风险。
决策支持：支持广告平台制定更有效的反作弊策略，优化广告投放流程，保障广告主的利益。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解和实践反作弊技术。
此数据集特别适合用于构建和评估广告反作弊模型，帮助用户识别和预防欺诈行为，提升广告生态系统的健康发展。
