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60、恶意刷单高频下单标签实时reduce和sink
youfanedu
2023-01-13 03:17:21
课时名称
课时知识点
60、恶意刷单高频下单标签实时reduce和sink
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检测? a. 选取特征利用机器学习方法做分类。 特征: 结合商家特征和环境特征做商家
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分类预测,结合用户行为特征和环境特征做商家
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分类预测。 1)商家特征:商家历史销量、信用、产品类别、发货快递公司等。 2)用户行为特征:用户信用、
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):地区、ip、手机型号等。 注:构造特征。
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7.5. 风险控制
文章目录7.5. 风险控制7.5.1. 常见风险7.5.2. 防御策略7.5.3. 异常特征7.5.4. 参考链接 7.5. 风险控制 7.5.1. 常见风险 会员 撞库盗号 账号分享 批量注册 视频 盗播盗看 广告屏蔽 刷量作弊 活动
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B2C电商项目(第十五天、秒杀后端、异步
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,异步是最好的解决办法,但会带来一些额外的程序上的 复杂性。 1.1、 秒杀服务-下
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