-
题名无监督机器学习在游戏反欺诈领域的应用研究
- 1
-
-
作者
徐瑜
周游
林璐
张聪
-
机构
杭州浮云网络科技有限公司
-
出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2020年第9期32-36,共5页
-
文摘
随着在线游戏市场不断壮大,互联网游戏"薅羊毛"事件日渐增多,这对网络游戏资产平衡,特别是游戏发行商的利益,造成严重影响。文章提出一种基于无监督机器学习的游戏机器人检测方法,该方法专注于发现游戏机器人与人类玩家在行为上的区别,引入word2vec思想对事件类型向量进行处理,通过聚类分析发现游戏机器人及新的欺诈模式。将无监督机器学习应用于在线游戏反欺诈引擎后,在线游戏机器人检测准确率提升约8%,极大地提高了检测的准确率。
-
关键词
无监督机器学习
时间序列
游戏机器人
游戏反欺诈
-
Keywords
unsupervised machine learning
time series
game bot
game anti-fraud
-
分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
