数据分析与机器学习：侦测应用内机器人作弊关键( 二 ) 一直以来

机器人作弊操作由来已久，并以各种方式影响真正的游戏玩家和应用开发人员。未来，随着机器学习技术的发展，应用内机器人的检测难度也将越来越大。 “应用内机器人作弊并非只牵扯到金钱问题，它还会给用户体验、留存率、应用内分析带来连锁影响，进而破坏用户数据，损害品牌声誉。 ”Alon表示。在企业形象与品牌声誉日益重要的今天，如何有效检测应用内机器人，以保证良好的用户体验，对许多公司和品牌来说都将至关重要。
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关于 Adjust
Adjust 是一家全球 B2B SaaS 公司。公司的创立初衷源自对技术的热情，且诞生于移动经济的中心，目前在全球各地设有 16 个办公室。
Adjust 平台包含移动数据监测、防作弊、网络安全及营销自动化产品。通过这一系列产品， Adjust为使用其服务的 40,000 个应用提供帮助，让营销变得更简单、更智能、更安全。包括 Procter & Gamble、Rocket Internet 和腾讯游戏在内的全球领先品牌已经使用 Adjust 的解决方案来确保预算安全及优化市场表现。
【数据分析与机器学习：侦测应用内机器人作弊关键】2019 年， Adjust 获得了欧洲年度最高融资之一，共筹集了近 2.3 亿美元。