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badcase、一些壞的東西，主要是基于專家制定的規(guī)則。隨著行業(yè)越來越發(fā)展，PCG（、G、OGC（職業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容）。用戶生產(chǎn)內(nèi)容典型的例子有大眾點評、地圖，豆瓣、知乎屬于專ABAB（VIP用戶和日常用戶）信用，再一個就是管理者自身的信用，比如你的信用體系構(gòu)建后就開發(fā)團隊，分別對應(yīng)司法體系中的Police、Court、Procuratorate。運營中心審核爭議，分級是由內(nèi)容提供方的級別來決定你的內(nèi)容屬于什么樣的級別，如低信用級別和高信用級6IP量的過濾時，過濾的值超過20%,信用是停滯的，超過50%信用是下滑的，超過70%就屬錄違規(guī)行為），另一個是如何找特殊的用戶（Abadcase，如何在全網(wǎng)找到相同c=(n-1)pn（用戶量）c>1什么情況下進行適當(dāng)?shù)目刂?。前面C>1可以參考，但是還要和你平臺本身的定位來確定。FacebookWord2vec作文本分類相對于其他算法效果較好，Word2vec是基于深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一套詞向量的表達方式。FacebookfastText，主要是輸入一個詞的序列，輸出屬于不同類前用的好的分詞工具是Jcseg，但在實際使用時還需要改造，分詞完后可以把序列投入算法個算法對比，Word2vec在cbow后面加了一個反向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過程，輸出結(jié)果是輸入層的表達。fastText則充分利用了h-softmax的分類功能，遍歷分類樹的所有葉節(jié)點，找到概率最大的label。IP等一系列向量的相似度足夠高，將這些相似度高的用戶做一個聚類。很多平臺對于這些OK特定用戶進行分級。分級策略比如20天優(yōu)質(zhì)賬號，60天良性賬號，90天權(quán)重較低賬號不將用戶進行群分，然后基于VIP分級池做相似資源的挖掘，挖掘好的用戶進行抽樣，做發(fā)揮度，再挑

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