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游戏假量识别主要通过分析用户行为模式来实现。技术上,采用机器学习算法,如决策树、随机森林或神经网络等,对玩家的登录频率、在线时长、操作习惯等数据进行训练和分类。特征工程中,会提取设备信息(IMEI、IDFA)、IP地址分布、地理位置变化等作为关键特征。异常检测模型则用于识别不符合正常玩家行为模式的数据点,比如短时间内大量重复性操作、虚拟机运行环境等,从而有效识别出虚假流量。此外,结合时间序列分析预测用户行为
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