百度AI比赛：点击反欺诈预测赛题解析与参赛经验分享

2025年12月29日 互联网

一、赛题背景与技术挑战

在互联网广告生态中，点击欺诈行为（如机器点击、恶意刷量）每年造成数十亿经济损失。百度AI比赛设置的“点击反欺诈预测”赛题，要求参赛者基于匿名化的用户行为日志数据，构建二分类模型预测某次点击是否为欺诈行为。数据集包含百万级样本，特征维度超过200个，涵盖用户设备信息、点击时间、广告位属性等多元字段。

技术挑战主要体现在三方面：

  1. 类别不平衡：欺诈样本占比不足5%，传统模型易陷入过拟合
  2. 特征隐蔽性：欺诈行为通过动态代理IP、设备指纹篡改等技术伪装
  3. 实时性要求：预测延迟需控制在100ms以内以支持在线风控

二、数据预处理关键步骤

1. 缺失值处理策略

对于连续型特征（如点击间隔时间），采用中位数填充结合分箱处理：

  1. import pandas as pd
  2. from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
  4. # 示例：对'click_interval'特征处理
  5. def preprocess_interval(df):
  6.     median_val = df['click_interval'].median()
  7.     df['click_interval'].fillna(median_val, inplace=True)
  9.     # 分箱处理
  10.     binner = KBinsDiscretizer(n_bins=5, encode='ordinal', strategy='quantile')
  11.     df['interval_bin'] = binner.fit_transform(df[['click_interval']])
  12.     return df

对于类别型特征（如设备型号），采用众数填充并统计缺失率作为新特征。

2. 异常值检测

通过IQR方法识别离群点击行为：

  1. def detect_outliers(df, feature):
  2.     Q1 = df[feature].quantile(0.25)
  3.     Q3 = df[feature].quantile(0.75)
  4.     IQR = Q3 - Q1
  5.     lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
  6.     upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
  7.     return df[(df[feature] >= lower_bound) & (df[feature] <= upper_bound)]

三、特征工程创新实践

1. 时序特征构建

提取点击行为的时序模式：

  • 滑动窗口统计：计算用户过去1小时/24小时的点击频率
  • 周期性特征：提取点击时间的小时、星期几等周期信息
  • 间隔特征：计算相邻点击的时间间隔及其变化率

2. 行为序列建模

将用户点击序列转化为N-gram特征：

  1. from collections import defaultdict
  3. def build_ngram_features(user_clicks, n=3):
  4.     ngram_counts = defaultdict(int)
  5.     for seq in user_clicks:
  6.         for i in range(len(seq)-n+1):
  7.             ngram = seq[i:i+n]
  8.             ngram_counts[ngram] += 1
  9.     return ngram_counts

3. 复杂网络特征

构建用户-IP-设备的关联网络，计算：

  • 用户关联的IP数量
  • IP关联的设备类型熵
  • 设备指纹的变更频率

四、模型优化实战经验

1. 集成学习策略

采用LightGBM+XGBoost的Stacking方案：

  1. from sklearn.ensemble import StackingClassifier
  2. from lightgbm import LGBMClassifier
  3. from xgboost import XGBClassifier
  5. # 基模型定义
  6. lgb = LGBMClassifier(num_leaves=31, learning_rate=0.05, n_estimators=200)
  7. xgb = XGBClassifier(max_depth=6, learning_rate=0.1, n_estimators=150)
  9. # 元模型定义
  10. meta_model = LogisticRegression()
  12. # Stacking集成
  13. stacking = StackingClassifier(
  14.     estimators=[('lgb', lgb), ('xgb', xgb)],
  15.     final_estimator=meta_model,
  16.     cv=5
  17. )

2. 类别不平衡处理

  • 加权采样：根据欺诈样本比例设置class_weight=’balanced’
  • 过采样技术：对欺诈样本应用SMOTE算法
  • 损失函数调整：在LightGBM中设置is_unbalance=True

3. 模型解释性增强

通过SHAP值分析特征重要性：

  1. import shap
  3. # 训练完成后解释模型
  4. explainer = shap.TreeExplainer(lgb)
  5. shap_values = explainer.shap_values(X_test)
  7. # 可视化关键特征
  8. shap.summary_plot(shap_values, X_test, plot_type="bar")

五、性能优化技巧

  1. 特征选择：通过方差阈值（VarianceThreshold）和卡方检验筛选Top50特征
  2. 参数调优：使用Optuna进行贝叶斯优化，重点调整num_leaves、min_child_samples等参数
  3. 内存优化：将类别型特征转换为category类型，减少内存占用40%以上
  4. 并行计算：设置n_jobs=-1充分利用多核CPU

六、参赛避坑指南

  1. 数据泄露防范：确保时间戳特征严格按时间分割训练集/测试集
  2. 特征时效性：避免使用未来信息（如用户后续行为）作为当前点击的特征
  3. 模型复杂度控制：当验证集AUC达到0.92后，继续增加树深度可能引发过拟合
  4. 提交策略优化：设置阈值动态调整策略，在F1-score和召回率间取得平衡

七、技术延伸思考

本次比赛的技术方案可迁移至：

  • 金融风控领域的交易欺诈检测
  • 社交平台的异常账号识别
  • 物联网设备的异常流量监测

建议后续研究可探索：

  1. 图神经网络在关联欺诈检测中的应用
  2. 实时流处理框架（如Flink）的在线预测实现
  3. 联邦学习在隐私保护场景下的部署方案

本次参赛经历表明，在反欺诈领域取得突破需要：70%的特征工程创新+20%的模型优化+10%的工程实现细节。排名7424虽非顶尖，但完整的技术闭环验证过程为后续研究提供了宝贵经验，特别是在处理百万级数据时的工程化能力得到了显著提升。

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