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文档简介

badcase、一些坏的东西,主要是基于专家制定的规则。随着行业越来越发展,PCG(、G、OGC(职业生产内容)。用户生产内容典型的例子有大众点评、地图,豆瓣、知乎属于专ABAB(VIP用户和日常用户)信用,再一个就是管理者自身的信用,比如你的信用体系构建后就开发团队,分别对应司法体系中的Police、Court、Procuratorate。运营中心审核争议,分级是由内容提供方的级别来决定你的内容属于什么样的级别,如低信用级别和高信用级6IP量的过滤时,过滤的值超过20%,信用是停滞的,超过50%信用是下滑的,超过70%就属录违规行为),另一个是如何找特殊的用户(Abadcase,如何在全网找到相同c=(n-1)pn(用户量)c>1什么情况下进行适当的控制。前面C>1可以参考,但是还要和你平台本身的定位来确定。FacebookWord2vec作文本分类相对于其他算法效果较好,Word2vec是基于深度学习和神经网络的一套词向量的表达方式。FacebookfastText,主要是输入一个词的序列,输出属于不同类前用的好的分词工具是Jcseg,但在实际使用时还需要改造,分词完后可以把序列投入算法个算法对比,Word2vec在cbow后面加了一个反向神经网络训练的过程,输出结果是输入层的表达。fastText则充分利用了h-softmax的分类功能,遍历分类树的所有叶节点,找到概率最大的label。IP等一系列向量的相似度足够高,将这些相似度高的用户做一个聚类。很多平台对于这些OK特定用户进行分级。分级策略比如20天优质账号,60天良性账号,90天权重较低账号不将用户进行群分,然后基于VIP分级池做相似资源的挖掘,挖掘好的用户进行抽样,做发挥度,再挑

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