头条反垃圾工作流程
2016-05-15 02:10:59 1 举报
头条反垃圾工作流程主要包括以下几个步骤:首先,系统会对所有用户生成的内容进行实时监控和分析,通过算法识别出可能的垃圾信息。其次,对于被标记为垃圾的信息,系统会进行人工审核,确认是否真的属于垃圾信息。如果确认为垃圾信息,系统会将其删除,并对发布者进行警告或封禁处理。同时,系统还会根据用户的举报和反馈,不断优化和完善垃圾信息识别和处理的规则。此外,头条还会定期对系统进行维护和升级,以提高垃圾信息处理的效率和准确性。最后,为了保护用户的权益,头条还会对垃圾信息的处理结果进行公开和透明的公示。
作者其他创作
大纲/内容
阈值上线
手工标记样本
通过手工标记及模型分,评估模型召回率、准确率
根据召回率、准确率曲线推荐模型阈值
输入数据机器学习模型学习
将标记样本重写为机器可识别格式
根据评估结果优化模型
运营/产品
选取特征属性明显的训练样本,生成训练集
算法团队
技术人员
抽取新的样本,利用训练好的模型为样本打模型分
开始
优化后
定期评估模型效果
抽取数据库内评论样本
开发完成
添加新的训练样本学习
设计开发机器学习算法模型
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