常见的内容治理问题有哪些？来看看那篇体味分享

在治理内容社区、庇护内容平安的平台运营过程中，运营人员往往需要包管内容量量，制止违规内容的呈现，以保障用户的利用或阅读体验。那么，常见的内容平安问题和量量问题有哪些？我们又应该若何做好治理动做？一路来看看做者的体味分享。

在治理内容社区、庇护内容平安的平台运营过程中，运营人员往往需要包管内容量量，制止违规内容的呈现，以保障用户的利用或阅读体验。那么，常见的内容平安问题和量量问题有哪些？我们又应该若何做好治理动做？一路来看看做者的体味分享。

写那篇文章最恐惧的就是涉及公司奥秘信息，频频查抄了好几遍所举案例。

写那篇文章的目标，起首，那其实不会涉及到公司奥秘。其次，我们治理过的那些问题大部门属于内容行业共存的问题，但关于差别公司的风控人人员纷歧定可以存眷全面。

所以诡计脱敏写出来，风控人员能够查漏补缺，期看可以对内容行业产生一点搀扶帮助，配合使行业更好。

在工做中，我负责公司社区生态治理，次要包罗干掉坏内容、干掉坏用户、提拔内容量量、提拔用户体验。那篇次要说干掉了哪些坏内容、干掉了哪些坏用户。

本文从以下几个方面展开来说：

干掉坏内容包罗两部门，一部门是营业型内容，即营业不需要的那部门内容，一部门是平安型内容，即监管部分让删除的内容。

治理过的平安内容良多，例如涉黄、危害青少年、引导错误的价值看、负面舆情等，那些是监管部分明白要求不克不及存在的（那几个好举例，其他治理过的涉及平安的内容纷歧定合适举例）。

二、治理内容量量问题

关于量量型内容，监管部分不会来要求删除，但平台不期看那类型内容存在，例若有用户 5 月份在多条帖子下大量评论“新年快乐”，那个对营业来说，属于低量评论，需要治理的对象，下面将展开说我们次要治理过的问题。

1. 反复 / 改写 / 剽窃

展开全文

因为消费有奖励，用户消费有成本，所以部门用户有动机将已经消费的优良内容复造，然后从头发布以便快速获得奖励。

为制止内容同量化，及平台花钱买到低量内容，所以会治理那类型内容。

从内容形式上划分可划分为反复图片、反复文本（也有反复视频，但治理体例识别体例类似反复图片，所以未零丁划分）。

1）反复图片

需要治理反复图片是因为用户消费一段图文内容时，会优先看到图片，若图片不异，用户会默认为文本也不异，进而认为内容同量化。

若不异图片呈现次数较少，则可通过算法打散分发，不让统一个用户在短时间内看到不异图片内容即可。但若不异图片呈现次数较大，则较难由分发打散，且部门分发场景是 timeline，算法不参与分发。

利用的识别形式包罗两种，一种是计算图片 md5，利用绝对相等，一种是类似图模子识别。识别之后再连系一些战略，当类似度到达必然值，且类似或反复次数到达必然量，且由≥必然 uid 数量发布时，则会对之后停止发布的内容停止一些处置。

在那条通用战略之下，还会设置装备摆设一些特殊战略，例如针对某些场景 / uid / md5 施行差别战略等。

2）反复文本

针对反复文本是和用户不竭匹敌的过程。

① 用户发布反复内容，平台开发反复模子，且将反复度≥必然值的内容断定为反复内容。注：治理反复内容素质是期看当前线上不给用户展现反复内容，所以比照内容库仅为线上内容。

② 用户匹敌，用户将之前发布的内容删除后从头发布，平台将比照内容库增加已删除内容。

③ 用户匹敌，用户通过删除一头一尾、替代部门文本、替代数字、改换不影响语义的标点符号 / 无意义字符、删掉部门内容、替代同义词、固定模板等体例，消费人工能快速揣度为反复，但反复模子无法识此外内容。平台迭代反复模子，通过梳理用户改写的类型，迭代模子，使模子可以识别出那些类型的反复内容。

④ 用户匹敌，用户通过随意摘抄一段菜谱、名人语录、歌词、片子台词等，平台通过造定审核规则，由人工揣度。

⑤ 用户通过其他无法预知的体例消费反复内容，平台通过产物功用优化来处理。例如：

要消费反复内容，则会从一个处所复造然后在另一个处所粘贴，则可在粘贴提醒、粘贴限造等产物功用上优化；

消费反复内容的用户有个共性，发帖量较大，则可对单元时间发帖上限做限造；

有粘贴行为的用户较可能率为反复内容消费者，则可通过粘贴行为拎出用户做离线数据阐发，从用户维度停止处置；

也可对新停止用户教导、新手引导、优良内容引导等。

注：以上仅为极简的战略，在现实利用场景上还有良多细节限造，例如反复文本的揣度仅针对字数≥必然值的内容才施行；例如评论场景和帖子场景会差别化的设置装备摆设；例如反复模子迭代需要不竭发现并梳理反复违规类型。

2. 虚假信息

关于任何平台城市存在虚假信息，那些虚假信息来自用户主动或不自知的消费。虚假信息固然占比力低，但对用户的影响很大。可能是影响用户揣度、可能是领会到错误信息、可能是进进到一个错误行业、可能是上当财帛等，几乎每一个城市对用户形成较大负面影响。

不管平台是期看用户可以更相信平台，仍是从平台承担着必然社会责任角度来说，都需要治理虚假信息。

要治理虚假信息，第一个问题必然会问：什么是虚假信息？

其实不能说让模子揣度，模子觉得是虚假的就是虚假。也不克不及让审核人员本身揣度，他觉得是虚假就是虚假，那可能会呈现审核人员 A 觉得是虚假信息，但审核人员 B 觉得不是虚假信息。

但也没办法给虚假信息一个同一的定义，假设能给出，那必然是往掉了良多细节，是不具有可施行性的一个定义。

所以只能看大量 case、以及看用户反应、用户举报信息、审核反应等，搜集大量可能是虚假的信息。再本身揣度此中属于虚假的信息，再划分差别场景，根据每一个场景造定差别的原则，定义清晰什么喊做虚假信息。

举例我们造定过的几个细分场景下的虚假信息的定义。

① 外卖员、快递员等，晒收进截图，月收进超越必然值，或日收进超越必然值，则定义为虚假信息。从行业数据来看，能到达那个数值的用户不到 0.5%， 相对虚假信息带来的危害，平台甘愿承受那部门误伤的存在。

② 男性，发布女性照片， 而且表达意思为想相亲，假设有大哥觉得适宜可联络我，则定义为虚假信息。可连系用户认证信息、机器识别照片及文本语义来揣度。

③ 用户在必然周期内过渡频繁的在内容中改换职业，例如今天的发帖说本身是剃头师，今天说本身是电焊工，明天说本身是厨师，则揣度为虚假信息。因为一般用户不会在那么短的周期内那么频繁的改换职业，在我们内部称那类型用户为“百变小樱”。

此类用户目标大多为吸引用户联络本身，以便停止下一步诈骗。我们也会造定响应的战略来识别，在必然周期内用户发帖的身份大于等于必然值，则会送人审，连系那个用户的其他信息来揣度能否属于百变小樱（因为那个战略存在相对较高的误伤，所以不克不及机器识别后间接处置）。

通过对虚假信息定义的体味，可构成以下四个步调来定义治理问题的原则化流程。

步调一：通过各类渠道阅读大量样本，渠道包罗本身阅读、用户反应、用户举报、审核反应等。

步调二：针对样本做特征阐发。

步调三：总结回纳。

步调四：细分场景造定原则。

话题不相关是指，内容行业为了掌握消费标的目的，往往会产生话题，让用户基于话题停止消费相关内容。

但用户在消费内容时，可能因为消费成本过高，或无才能消费相关话题的内容，或其他原因，会主动往消费和话题不相关的内容。

关于用户消费聚合内容来说，那就属于垃圾内容，例如在一个聊 AIGC 的话题下包罗一篇聊母猪的产后护理的优良文章，关于用户来说是不需要的，在那个场景部属于垃圾内容。

关于识别和话题不相关的内容，开发了话题相关度模子，根据相关度凹凸来决定给创做者几奖励，及决定内容利用场景。

模子次要识别两个方面。

一类是与话题不相关，例如将话题复造一遍、内容和话题完全不相关、答非所问、内容完全无意义、统一范畴但完全没答复问题等。举例：

话题：快递派送前若何录进系统？

内容：快递派送前若何录进系统？他们都在一各家一各减的少吗？少马国系统所以说相对来说仍是比力费事的，只不外是少马路系统，如许的话根本上不会有酒驾的问题，我觉得还算是很不错的吧

另一类固然与话题相关，但离开话题的限制前提，例如话题限制了行业、需包罗收进程度、限制了场景，但内容其实不包罗相关信息。举例：

话题：因为做焊工工做，你得了什么职业病？

内容：没处置过焊工，不外却是有职业病，好比筋膜炎等。

来自百科的定义，水帖：水帖是贴吧、论坛或bbs中一种关于主题不重要的、无意义的帖子的统称。

关于社区来说， 内容中充溢着水帖，会降低整个社区内容量量，成熟社区城市治理水帖。

在详细治理过程中就需要生态治理产物往发现水帖并总结回纳类型、根究能否需要治理、治理到什么水平、以什么东西治理、赐与什么惩罚等。

下面举例一些造定过的战略、规则，以及利用过的识别模子。

① 纯文本，且字数小于等于必然值

通过火析汗青数据发现，当用户发帖小于等于必然值，且不带图片时，关于我们平台，那条内容根本不具有消费价值，就会以一种用户无感知的不分发的形式处置。

举例：啦啦啦、落日无限好、美妙的一天、湖州你好

② 仅包罗标点符号、数字、emoji 等

③ 部门 uid 在部门场景发帖 / 评论

用户每次违规城市有笔录，也会扣响应的分数，当某些类型的违规在必然周期内到达必然次数，或必然周期内的扣分数到达必然值，则会对用户停止惩罚，即阶梯惩罚。

举例，用户在 7 天内发布水帖次数≥10 次，则会将用户在鼓励场景的发帖或评论全数不赐与奖励（注，那并不是系统完全逻辑，也并不是实在数字）。

④ 射中水帖治理词库

⑤ 多账号多设备

若用户统一个设备上必然周期内登录过多个 uid，或一个 uid 在多个设备上登录过，阐发那些用户的汗青数据，发现较大量的存在无法识此外水帖（因为平台战略是有限的，用户违规办法是无限的，当用户领会平台战略之后，会用各类办法逃过战略）。

所以会造定一条战略，当用户触发「多账号多设备」时，则会将他内容送进更严的模子，例如通俗用户关于低量模子，到达 0.9 才惩罚，关于「多账号多设备」用户的内容，则到达 0.8 就会惩罚。

⑥ 文本中包罗某些关键词，且文本字数≤必然值

在评论场景，当把所有水帖内容拉出来看时会发现，水帖内容也会有一些共性，例如字数相对较短，固然长尾很分离，但也会有一些头部的高频词汇，例如红红火火恍恍惚惚、哈哈哈、撑持一下、谢谢分享、高兴每一天、打个卡、你好、谢谢、加油等内容。

关于一些短文本，那些词为次要内容，则可理解为水帖。假设是一段 100 字评论，里面包罗那些词，则不克不及认为那是水帖内容。假设不限造字数或比例，则会很随便呈现误伤。

但那对差别平台的处置严厉水平差别，我们平台会抉择治理，其他平台可能会抉择不治理。治理是因为甘愿用户少看到评论，也不肯让用户看到低量评论，以及制止带来连锁反响，其他用户跟着学。

⑦ 非新年期间评论包罗「新年快乐」

那是在我刚起头做风控时做过的一条十分失败的战略。

布景信息，阐发汗青数据发现，蒲月份有部门用户在评论区大量发布「新年快乐」相关评论，虽在设备、IP、账号、注册信息、登录信息等均无联系关系性，但从发布的内容及发布内容时间来看，根本可确认是属于统一小我或团伙在操做。

且发类似文本的账号在不竭新增，所以没从账号或设备维度停止治理，而是仅从内容维度出了战略，战略逻辑：在非新年期间评论新年快乐及其变形的文本做自见处置（仅本身可见）。

那条战略失败的点在于，只能处理了当前存在的那个特定问题，未考虑那类问题在未来若何有一个通用的处理计划。例如用户将「新年快乐」变成「中秋快乐」或「背包都雅」就失效了，且用户的变构成本极低。

例如能够计算单个用户周期内词频，必然频次可间接处置，必然频次可送人审。也能够计算全局周期内词频，关于环比改变过大的词可给人工预警提醒等。

⑧ 低量模子

低量模子识别包罗语句通畅度、虚词、感慨词、乱打字、文本无现实意义等逻辑，以及一些既定战略会合成进模子。

固然良多战略可合成进模子，但因为战略的可阐明性强，易调整等长处，仍是会让一些战略零丁存在，不合成进模子。

以上一些案例几乎都是从内容维度来识别，进而从内容维度停止治理，但在工做中还有较大一部门是从内容维度识别，然后从用户维度停止治理，以及从用户维度识别，从用户维度治理，从用户维度停止治理将鄙人一章展开说。

以上所举例都是发现了某些问题，然后停止治理，但若何往发现那些问题的，在那篇文章中有详尽说：《风控：上线一条规则/战略的完全流程》。

5. 联络体例

所说联络体例包罗图片 / 视频 / 音频 / 文本中包罗手机号、微信号、电话、网址、二维码等联络体例，以及以上内容的变形。例如空格离隔、中英文、拼音、手写、中文音异、德律风通话截图、半打马赛克、形异、文本头像连系、拍摄手刺 / 拍摄二维码 / 海报 / 鼓吹单 / 纸条 / 手写联络体例、手写并简单计算，以及诱导联络体例等。

我们不容许发布联络体例，因为社区场景不需要联络体例。而且经阐发汗青数据发现，当呈现联络体例时，比力可能率会同时呈现诈骗、刷钻引流、告白、逃单、隐私平安、线下风险、骚扰、账号交易等，带来危害比力严峻，且随便漏识别，所以可从根绝联络体例角度降低诈骗、刷钻引流、告白等问题。

针对那些问题也会建立对应战略来识别。举例部门战略：

文本中数字或字母持续≥必然值，则认为那是持续体例；

检测德律风、QQ号、微信号、网址、二维码；

检测数字+分段联络体例；

检测变形联络体例；

检测多昵称拼接联络体例；

检测多条回复拼接联络体例；

检测含数字变形的联络体例；

检测内容包罗歹意引流文本且检测包罗联络体例；

以及造定人工审核规则等；

一些案例：

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各类告白牌，安拆，设想，造造，德律风199。0161。xx27

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绝大大都平台都不容许，或者至少是不期看平台内充满用户发布的告白，只是差别平台的处置体例纷歧样。伴侣圈可能是折叠，小红书可能是不给流量，其他平台可能是无法审核通过。那些告白因为大量反复、低量、以及无法验证实假、影响公司其他营业、污染信息流等问题，平台凡是会抉择治理告白。

对告白的治理和虚假信息的治理类似，没办法对「告白」有一个同一的定义，所以得梳理 case，在各个细分场景造定例则。

举例一些造定过的战略；

对告白文本的检测；

对出租求租信息检测、对雇用求职信息检测；

对屏障词库检测、对刷钻吸粉词库检测、告白法词库检测；

“连、起、来”开头结尾黑产检测；

过引流模子；

营销反做弊数据检测；

以及造定相关的人审规则；

上面举例的是一些识别告白的战略，但从告白特征上来说，用户发布告白绝大部门是期看可以与本身联络，所以详细在治理时大部门是从联络体例、私聊角度来治理，会更高效。或者根据多条战略的成果连系来决定惩罚体例。

以下两个案例为引流模子识别出来的内容。

注：还有良多类型内容也属于告白，但会被划分到更细的分类里面，例如「副业」类、「医美」类。

7. 不文明用语

关于不文明用语，在差别平台的承受水平差别，我们平台会治理辱骂及不文明用语，期看给消费者及消费者带来一个更文明协调的生态情况。

治理体例次要是辱骂词检测、辱骂模子检测，以及人工审核。关于词库网上可找到公开词库，以及平台本身不竭完美。关于辱骂模子，属于中台东西，营业只是利用，模子详细逻辑未有时机详尽领会。关于人工审核规则，则会连系上下文本揣度。

8. 其他类

有良多细分分类被治理过，除了前面展开说的七种，还包罗那些。

街拍视频、网红无意义摆拍等无消费价值的视频，对其他平台可能属于优良内容，但对我们营业定位来说，则不需要那类型内容；

低俗类、软色情类；

反复领养、赠予、配对；

视频带水印，因为期看用户发布原创视频，而不是从抖快等平台盗视频来发布；

小我隐私，例如涉及完全的各类证件号、爆料某人，而且涉及家庭住址德律风号码等隐私信息；

诈骗类，那其实也是一个大类，下面还能够划分良多细分场景停止治理，例如信誉卡类诈骗、创业合伙类诈骗、相亲类诈骗、理财类诈骗、东南亚雇用类诈骗、菠菜类诈骗；

反复模子、类似图模子、低量模子、网赚模子、涉黄模子、低俗模子、引流模子、辱骂模子、涉政算法等。

识别香烟、变形联络体例、政治人物、明星、美女图、emoji、血腥、暴恐、蜡烛、刀具、识他人体各个部位，包罗腿 / 胸 / 肩 / 背 / 臀等。

营业停止治理时，大大都才能会利用中台才能，部门时候因为中台无法供给个性化才能或时间严重等原因，营业会本身开发模子。

三、从用户角度做治理

我的工做是内容治理，但良多情状下内容不容易识别，会考虑从用户角度来做内容治理，从做弊动机动身。

关于我们营业，用户做弊动机次要分为两类，一类是发告白，一类是通过做使命进而获得收益。

关于发告白动机的用户，从内容角度特征明显，例如高频发布反复内容、都带联络体例、次要从非赚钱进口发布等，比力好治理，涉及到用户相关只要用户在短期内屡次发布告白，然后拉黑用户。

关于通过做使命获得收益，用户会有一个完全的做弊流程，如下图：

一般用户的流程：注册 → 登录 → 发帖/评论 → 获得收益 → 提现。

做弊用户的流程：注册 → 登录 → 发帖/评论 → 多设备多账号/彼此评论/互刷流量/发反复图等 → 低量内容 → 获得收益 → 转移金额 → 提现。

做弊用户的流程中每一个环节均有多种可做弊空间，例如：

① 注册 / 登录，可能会涉及

歹意注册、批量注册、设备指纹黑名单、黑卡账号、机器登录、猫池、root、hook、窜改设备、安拆黑产东西 模仿点击 App、窜改 ua、安拆改机app、安拆云控 App、短时联系关系用户过多、参数格局错误、参数间不婚配、设备硬件信息不婚配等。

注：那些信息均为收集公开可领会到的信息，不涉及公司奥秘，不代表我们公司全都用了那些，也其实不代表我们公司只用了那些信息。

② 发帖 / 评论，可能会涉及

发帖后删除、短时间互动量超越必然值、以各类体例消费平台不容易识此外违规内容、统一小我拥有多个账号多个设备发帖、利用不异图片等。

③ 获得收益，可能会涉及

仅从在某些鼓励场景发帖、仅给某些用户互动、互动量次要来自某些用户、互动量次要来自某些渠道、阅读及被阅读数据反常，包罗渠道 / 时间 / 用户 / 用户品级反常等问题。

④ 转移金额，可能会涉及

因为平台限造提现必需绑定微信，所以用户会将多个账号获得的金额转移到一个账号上，然后停止提现。

转移金额反常，包罗单次转移金额、累计转移金额、转移金额对象、金额来源占比等的反常。

上面提到的某些行为可能会贯串用户生命周期全流程，例如机器模仿点击，所以在接进战略时也需要在各个需要验证的场景均接进。

由上面可知，黑灰产可能会在各个环节做弊，一个完全的风控计划也应该是全流程各个环节停止防控。

举例可参考的战略：

用户有机器注册、窜改设备、模仿点击等行为时打上一个标签，但其实不间接处置，会在用户后续有其他行为时在连系那些标签决定能否需要处置；

对获得奖励后删帖的用户拉进必然周期的奖励黑名单，例如用户获得奖励后，将内容删掉，则此用户在接下来几天不成获得奖励；

触发违规做使命用户，限造做使命；

设置发帖上限，在必然周期内仅可发必然量的帖，超越则提醒暂时不克不及再发布；

针对多账号、多设备以更严的战略识别其内容；

识别为互评、刷流量不赐与奖励；

降低金额转移上限，用户做弊会有做弊成本，降低转移上限可提拔用户做弊成本，连结收益 ≤ 做弊成本，用户会主动舍弃做弊。注：那个上限设置也需要掌握对一般用户的误伤；

阐发金额转移数据，针对收进来源反常、收进总金额反常、收进与品级不婚配等用户，再连系其内容及触发机器模仿操做 / 改机等相关标签离线处置用户。

在治理中，对内容、对人，城市有良多处置体例，例如常见的通过、拉黑、删除等。

1. 对内容

对内容处置体例相对较简单，例如，包罗通过、欠亨过、自见（仅本身可见）、沉贴（往小我主页能看见，但不分发）、降权分发、仅在部门场景分发、加精选、置顶等都可用理解为对内容的处置体例。

2. 对用户

对用户的要相对复杂些，但常见的能够根据以下如许来划分。

1）标识表记标帜

仅做标识表记标帜，不间接惩罚，例如机器登录，在登录时揣度为机器登录，会仍然让用户停止后续动做，可连系后续动做再决定能否处置。如许益处是制止误伤、环节更长黑灰产也更难摸清平台的战略，以便削减变形匹敌。

2）挑战

战略、模子都有必然误伤，为了降低对误伤用户的损害，对触发某些战略，则可让用户输进验证码、滑块等体例做挑战，挑战胜利则能够陆续利用，挑战失败，则陆续限造。

3）惩罚

阶梯惩罚，每次内容违规会对用户扣分，在必然周期内分数到达必然值时，会呈现响应功用限造。举例，用户在评论区发一条辱骂文本，则能够扣 1 分，但不惩罚用户，假设在 3 天内发了 10 条，扣了 10 分，就可限造用户 3 天不容许评论。

黑白灰名单，最简单的理解就是将用户拉黑，但是从限造主体、限造功用、限造时间上会有良多组合。

主体，能够是账号、手机号、设备、身份证、银行卡、微信等。

时间，能够是 24h、3 天、1 个月、1 年、永久等。

功用，能够是限造登录、注册、绑定、发布、点赞、查看、精选等。

组合起来举一个例子就是，限造某个账号在 3 天内不克不及登录，那就可理解为被拉进黑名单了。

注：黑白灰名单的组合假设做到足够详尽，几乎能够有无限种组合，但需在称心营业需求，和易用性之前做好平衡。据说淘宝有数百种惩罚体例。

柔性触发，即让用户做挑战。

用户教导，关于屡教不改的用户，平台可能会拉进黑名单，但因为用户在蒙昧的情状下第一次犯错，则可让用户做一些答题、进修标准等。举例，哈罗单车在第一次违规停放，可在通过答题进修标准后取缔惩罚，第二次再违规停放，则会扣 20 块钱。

随机惩罚，那是为领会决一个问题，平台上线一套战略，用户比很快就能试出了战略逻辑，所以会将不异违规的用户抉择性放过必然比例，赐与差别的惩罚，以至不惩罚，让用户更难摸清平台的战略逻辑。注：需考虑哪些战略利用随机惩罚，抉择哪部门用户放过。

迷城，是为了在用户无感知的情状下，制止用户带来的损害。一些在已经揣度为违规的用户，并未限造其利用私聊功用。因为假设限造，则用户随便变着方来违规，增加平台匹敌成本。例如可将用户发的动静转接给平台机器人（或固定回复战略），让违规用户和机器人私聊，如许可制止其他用户收到那个用户的违规动静。

五、治理体味

做风控需要十分领会营业。

尽早成立目标评估系统，在工做推进将会大大降低阻力。

任何时候都得有兜底计划。

黑灰产做弊必然有做弊动机，有做弊成本，可多从提拔做弊成本冲击做弊动机角度考虑。

木桶原理，风控程度取决于防备系统最单薄的环节，破绽被操纵的速度远超你的想象。

操练数周的模子比不外一条营业规则，那是常有的工作。

关于黑灰产治理，需要系统性的主动防备，制止被黑灰产牵着鼻子走，永久有堵不完的口子，填不完的坑。

那里核心是两个词主动、系统性。

主动，需要对营业足够熟悉、对黑灰产财产链足够领会、有谍报来源、掌控黑灰产意向，在还未发作某些风险之前就提早堵上破绽。

系统性，需要全链路防备，手艺连系产物功用、运营一路构成系统性防备。包罗在产物的各个可能呈现问题的场景上的事前、事中、过后的防备。以及响应的监控系统、预警系统。

用户为了到达做弊目标，他在营业的每一个节点都可能呈现反常，所以在治理前起首要绘造出完全的用户行为途径，理清晰每一个可能产生反常行为的营业位置，然后从各个节点全链路的冲击，可参考上面「从用户角度做内容治理」那部门。注：不要指看在一个营业节点上处理所有问题。

每个营业节点的数据串联是重中之重，当前营业节点产生的所有有效结论，都应该流进下一个营业节点做为辅助特征。下流节点产生确实切结论，也应反哺上游揣度。

找到绝对原因很难，但那不影响工做推进。有时候很难找到一群账号能否有血缘关系，但从他们的营业数据上来看，根本可确定那是一群人，则可先处置。

六、最初

那篇文章是在写现实治理的问题，以及利用的办法，接下来会更新一篇治理的整体框架，即把本篇笼统回纳出一个通用框架。

本文由 @Aaron 原创发布于人人都是产物司理。未经答应，制止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议