Analysing Web Traffic : A Case Study on Artificial and Genuine Advertisement-Related Behaviour
Lingua: inglese
Editore: Palgrave Macmillan, 2023
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- Nuovo
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Codice articolo 9783031325021
- Titolo
- Analysing Web Traffic : A Case Study on Artificial and Genuine Advertisement-Related Behaviour
- Autore
- Agnieszka Jastrz¿bska
- Editore
- Palgrave Macmillan
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031325028
- ISBN 13
- 9783031325021
- Peso dell'articolo
- 468 grammi
- Dimensioni
- 241x160x15 mm
This book presents ample, richly illustrated account on results and experience from a project, dealing with the analysis of data concerning behavior patterns on the Web. The advertising on the Web is dealt with, and the ultimate issue is to assess the share of the artificial, automated activity (ads fraud), as opposed to the genuine human activity.
After a comprehensive introductory part, a full-fledged report is provided from a wide range of analytic and design efforts, oriented at: the representation of the Web behavior patterns, formation and selection of telling variables, structuring of the populations of behavior patterns, including the use of clustering, classification of these patterns, and devising most effective and efficient techniques to separate the artificial from the genuine traffic.
A series of important and useful conclusions is drawn, concerning both the nature of the observed phenomenon, and hence the characteristics of the respective datasets, and theappropriateness of the methodological approaches tried out and devised. Some of these observations and conclusions, both related to data and to methods employed, provide a new insight and are sometimes surprising.
The book provides also a rich bibliography on the main problem approached and on the various methodologies tried out.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book presents ample, richly illustrated account on results and experience from a project, dealing with the analysis of data concerning behavior patterns on the Web. The advertising on the Web is dealt with, and the ultimate issue is to assess the share of the artificial, automated activity (ads fraud), as opposed to the genuine human activity.
After a comprehensive introductory part, a full-fledged report is provided from a wide range of analytic and design efforts, oriented at: the representation of the Web behavior patterns, formation and selection of telling variables, structuring of the populations of behavior patterns, including the use of clustering, classification of these patterns, and devising most effective and efficient techniques to separate the artificial from the genuine traffic.
A series of important and useful conclusions is drawn, concerning both the nature of the observed phenomenon, and hence the characteristics of the respective datasets, and theappropriateness of the methodological approaches tried out and devised. Some of these observations and conclusions, both related to data and to methods employed, provide a new insight and are sometimes surprising.
The book provides also a rich bibliography on the main problem approached and on the various methodologies tried out.
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