随着互联网的发展,网络广告已经成为一种新的市场推广手段。各行各业的市场人员通过多姿多彩的网络广告宣传自己的产品和品牌的同时,也为这些广告支付广告费用,其中按点击付费广告是目前互联网界简单易行且流行的广告计费方式,它以每次网页上的广告被点击并连接到相关网站或者详细内容页面为基准的网络广告收费模式。点击欺诈(Click Fraud)存在于网络广告的按点击付费模式中,当一个人对广告本身没有兴趣,而只是为了某种利益,采取手动或者利用计算机程序的方式模仿正常用户点击广告时,点击欺诈便产生了。点击欺诈的出现和泛滥,极大地危害了互联网的健康发展。本文主要是研究Web挖掘应用于网络广告中的点击欺诈,针对国内外有关点击欺诈检测方法进行深入研究,结合Web挖掘的离群点挖掘、多元线性分析、时序分析等算法,设计了一套基于Web挖掘的网络广告欺诈点击检测模型,同时系统地介绍了该模型的检测体系。此检测体系分为两大步：初步评估、评估修正。初步评估主要是根据当前点击流和短时间内点击流进行分析,然后给出此点击的初步评估分,并反馈到前台。评估修正主要的工作是利用Web挖掘技术对初步评估进行修正和预测。在数据处理上,首先对数据进行预处理,由于采集过来的数据属性标识的很明确,我们需要做的有数据清洗、会话识别、属性选择、格式转换、归一化等操作,但由于我们采集的数据集有服务器日志和脚本点击流两部分组成,所以我们还需要完成数据整合的任务,同时还要完成数据补充和校对的功能。在算法上,首先分离出离群点,然后对这些离群点单独分析,而对于新进来的数据我们需要结合历史数据集进行多元线性回归分析,从而预测出可能是点击欺诈行为的数据,通过修正初步评估分把预测结果反馈到前台。前台是相对于服务器而言的,包括网站主、广告主和广告联盟。通过本文涉及的点击欺诈检测模型能有效检测或屏蔽各类点击欺诈行为,有效屏蔽无意识的无效点击,并且在不影响广告展示速度的基础上显著提高检测点击欺诈的效率。本文通过多组实验对检测模型进行了测试,并对实验结果进行了对比和分析。实验结果也表明,本文提出的解决方案可以有效检测采用手动或者利用计算机自动点击程序的方法模仿正常用户进行点击欺诈的行为,从而证明了该模型的可行性和方案的有效性。本文最后对论文阐述的内容做了简要总结,针对欺诈点击检测的发展趋势和发展方向做出展望,对本文的检测脚本、用户识别、挖掘算法、后续分析等不足之处进行了分析探讨,这些都将成为下一步继续研究的工作重点。