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Exploiting the Community Structure of Fraudulent Keywords for Fraud Detection in Web Search

Journal of Computer Science & Technology 2021年第5期36卷 1167-1183页

作者： Dong-Hui Yang Zhen-Yu Li Xiao-Hui Wang kavé salamatian Gao-Gang Xie Network Technology Research Center Institute of Computing TechnologyChinese Academy of Sciences Beijing 100190China University of Chinese Academy of Sciences Beijing 100049China Global Energy Interconnection Research Institute Co. Ltd.Beijing 102209China LISTIC Laboratory of Computer Science SystemsInformation and Knowledge ProcessingUniversitéSavoie Mont BlancChambéry 73011France Computer Network Information Center Chinese Academy of SciencesBeijing 100190China

Internet users heavily rely on web search engines for their intended *** major revenue of search engines is advertisements(or ads).However,the search advertising suffers from *** generate fake traffic which does not reach the intended audience,and increases the cost of the ***,it is critical to detect fraud in web *** studies solve this problem through fraudster detection(especially bots)by leveraging fraudsters'unique ***,they may fail to detect new means of fraud,such as crowdsourcing fraud,since crowd workers behave in part like normal *** this end,this paper proposes an approach to detecting fraud in web search from the perspective of fraudulent *** begin by using a unique dataset of 150 million web search logs to examine the discriminating features of fraudulent ***,we model the temporal correlation of fraudulent keywords as a graph,which reveals a very well-connected community ***,we design DFW(detection of fraudulent keywords)that mines the temporal correlations between candidate fraudulent keywords and a given list of *** particular,DFW leverages several refinements to filter out non-fraudulent keywords that co-occur with seeds *** evaluation using the search logs shows that DFW achieves high fraud detection precision(99%)and accuracy(93%).A further analysis reveals several typical temporal evolution patterns of fraudulent keywords and the co-existence of both bots and crowd workers as fraudsters for web search fraud.

关键词： community structure fraud analysis fraudulent keyword detection web search

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