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1、WAY FOR CONTENT MANAGEMENTCREDIT SYSTEMBERGLU內(nèi)容開放平臺(tái)UGC：User-generated Content，用戶生產(chǎn)內(nèi)容PGC：Professionally-generated Content，專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容UGCPGCOGC：ally-generated Content，職業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容OGCUGC和PGC的區(qū)別，是有無(wú)專業(yè)的學(xué)識(shí)、資質(zhì)，在所共享內(nèi)容的領(lǐng)域具有一定的知識(shí)背景和工作資歷。PGC和OGC的區(qū)別，以是否領(lǐng)取相應(yīng)作為分界。PGC出于“”；OGC以職業(yè)為前提，創(chuàng)作屬于職務(wù)行為。內(nèi)容開放平臺(tái)的強(qiáng)社交性、強(qiáng)隨機(jī)性、強(qiáng)運(yùn)營(yíng)性帶來(lái)的主要問(wèn)題和內(nèi)容生產(chǎn)者

2、和內(nèi)容消費(fèi)者廣告主和消費(fèi)者之間的內(nèi)容生產(chǎn)者和平臺(tái)內(nèi)容質(zhì)量和內(nèi)容量之間的內(nèi)容消費(fèi)者和平臺(tái)流量和質(zhì)量之間的CREDIT SYSTEM- 信用體系建設(shè)是解決內(nèi)容平臺(tái)當(dāng)前問(wèn)題的有效方案之一信用Credit system信用體系是現(xiàn)代商業(yè)體系的基礎(chǔ)一個(gè)常規(guī)的信用體系架構(gòu)AB策略挖掘申訴管理風(fēng)控風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估AB測(cè)試內(nèi)容審核信用評(píng)級(jí)管理分級(jí)發(fā)布信用審核信用管理開放平臺(tái)對(duì)服務(wù)基于信用體系架構(gòu)下的內(nèi)容開放平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)商戶信用*運(yùn)營(yíng)部信用體系用戶信用管理信用策略研發(fā)日常用戶開放平臺(tái)開發(fā)VIP用戶個(gè)人商戶運(yùn)營(yíng)中心認(rèn)證商戶調(diào)研得到的大家最關(guān)心的TOP3 CASE如何發(fā)現(xiàn)不合規(guī)的內(nèi)容？1和反策略如何運(yùn)營(yíng)？2如何低俗內(nèi)容帶來(lái)的

3、流量？3TOP CASE 1：如何發(fā)現(xiàn)不合規(guī)的內(nèi)容？信用分級(jí)調(diào)整運(yùn)營(yíng)審核內(nèi)容被信任內(nèi)容高信用內(nèi)容低信用內(nèi)容信用分級(jí)內(nèi)容過(guò)濾TOP CASE 2：和反策略如何運(yùn)營(yíng)？現(xiàn)在淘寶新的規(guī)定是，同一個(gè)買家在一內(nèi)給同一賣家最多有效評(píng)價(jià)6次，超出的評(píng)價(jià)不計(jì)分！另外14天內(nèi)購(gòu)買同一賣家的同一商品只！過(guò)濾量級(jí)20%過(guò)濾量級(jí)50%過(guò)濾量級(jí)70%操作IP不符導(dǎo)致大量的過(guò)濾，并且操作一個(gè)做量級(jí)過(guò)高流量太單一，導(dǎo)致信用停滯信用下滑信用IP不符是目前最不客觀的，目前雖然說(shuō)都是動(dòng)態(tài)IP ，但是你的IP 一定要和做單的IP 是一直的，必須使用一個(gè)IP賬號(hào)，并且的網(wǎng)的IP 也是一樣TOP CASE 3：如何低俗內(nèi)容帶來(lái)的流量？平

4、臺(tái)本身定位所謂的低俗內(nèi)容，我們還可以分為用戶想要的和用戶不想要的 - - 在圖G（n， p）中，連接到一個(gè)節(jié)點(diǎn)的邊的期望是c =（n-1）p當(dāng)在n恒定的情況下，c>1時(shí)，一個(gè)社交化的開始進(jìn)入自運(yùn)營(yíng)關(guān)于AI在內(nèi)容平臺(tái)的應(yīng)用文本1基于內(nèi)容相似度的賬號(hào)信用管理2用戶信用管理和分級(jí)發(fā)布3TOPIC 1 :文本fastTextFastText詞與word2vec對(duì)比f(wàn)astText 模型輸入一個(gè)詞的序列（一段文本或者一句話)，輸出這個(gè)詞序列屬于不同類別的概率。FastText = cbow + h-softmaxWord2vec的目的是得到詞該詞最終是在輸入層得到，輸出層對(duì)應(yīng)的h-softmax 也會(huì)生成一系列的，但最終都被拋棄，使用。fasttext則充分利用了h-softmax的功能，遍歷樹的所有葉節(jié)點(diǎn)，找到概率最大的label（一個(gè)或者N個(gè)）序列中的詞和詞組組成特征，特征到通過(guò)線性變換到中間層，中間層再。TOPIC 2 : 基于內(nèi)容相似度的賬號(hào)信用管理用戶相似度計(jì)算TOPIC 3 : 用戶信用管理和分級(jí)發(fā)布20天優(yōu)質(zhì)賬號(hào)賬號(hào)時(shí)間分級(jí)發(fā)布60天 良性賬號(hào)賬號(hào)時(shí)間vip資源池AB策