编者按：对于内容产品来说，内容审核是必不可少的环节之一，尤其是对低质量内容的筛选和删除。


如何快速有效地识别低质量内容，创造良好的平台生态？本文作者以欺骗和玩弄女人的感情为例，对此进行了分析和解释，让我们来看看~ 直击灵魂问：你遇到过渣男吗？ 直击灵魂二问：你被渣过吗？ 直击灵魂三问:被渣后如何反击？ 如果没有，这篇文章到此结束？ 不！结束不了！ 现在没遇到，可以看看渣男的套路，防患于未然。


反渣男套路四部曲： 第一步:发现-通过线索发现可疑迹象 第二步:分析-寻找证据证明他的身份 第三步:识别-利用确凿的证据坐实渣男身份 第四步:反击-多种手段齐头并进，绝地反击 四部曲也适用于净化生态，打击低质量内容： 第一步:发现-发现疑似低质量的线索 第二步:分析-寻找证据证明是低质量的内容 第三步:识别-使用模型和人工，准确识别低质量 第四步:反击-降权、过滤等手段齐头并进，绝地反击 1、通过线索寻找证据，抓住低质量内容 众所周知，世界上有成千上万的渣男，他们在普遍性上是独一无二的。


我们来看看什么是常见的。


什么方法可以发现那些不常见的？ 最常见的是外表，没有内涵，用精致的外表来迷惑人心，让你放下戒备，彻底沦陷。


另有花言巧语，利用人性的弱点，让你放下戒备，彻底沦陷。


看到这里，也许你会反问！ 只要外表光鲜，是渣男吗？ 只要花言巧语，就是渣男吗？ …… 事实上，这些只是所列的疑问迹象。


当这些迹象出现时，我们需要小心进一步收集证据并进行综合分析。


测试他对你的各种表达，是不是忽冷忽热？行为异常吗？ 看他是否向你坦白过去的历史，日常所做的事情，是否隐瞒？ 看看他是否会把你介绍给他的朋友，你进入他的世界，承认你的存在？ 拜访周围的朋友，听最真实反馈 当然，如果有最直接的证据，就不用费力了。


例如，在《30岁》中，顾佳似乎通过徐幻山的异常行为找到了线索，没有直接的证据。


直到林有珠宝和她最好的朋友拍的照片，徐幻山才作弊。


…… 当这些渣男特征投射到内容上时，它们对应于标题派对和粗俗的色情内容。


这些内容使用各种引人注目的关键词来夸大和刺激用户点击的欲望。


利用人性的弱点刺激激素分泌，刺激用户点击的欲望。


除此之外，还有许多低质量的内容特征。


随着自媒体的发展，自媒体创作者发挥着无尽的智慧来获取流量。


对于可枚举的低质量内容，根据不同的内容类型可以有以下枚举值： 对于无数低质量内容，不能通过模型或人工立即杀死，但可以通过一些线索找到关键的监控和分析。


1. 用户反馈-最真实的声音 内容产品有用户反馈渠道。


除了固定的反馈选项外，用户还可以主动填写意见和建议。


那么如何充分利用这些资源呢？ A）建立数据监控报告，监控小时级和天级用户反馈趋势的变化，并定期分析每种负反馈选项、整体负反馈投诉等。


当某些投诉超过一定阈值时，建立报警机制如xx投诉在小时内激增xxx ）,发布报警信息，重点调查监控。


B）定期分析用户主动填写的意见反馈，除了手动查阅总结外，还可以通过python词频分析，统计用户负反馈集中在哪些方向。


作者在公司一定时间内提取了用户负反馈数据python切词处理得到以下结果： 通过词频统计发现，用户反馈高频词基本上没有实际意义，但也不缺乏胡说八道、胡说八道、胡说八道、胡说八道等反映用户情绪的词汇，然后联系情境背景和反馈文章内容，也可以总结出一批低质量的内容特征（慢工作，这里需要很强的总结能力）。


附上python切词代码，墙裂推荐超级好用的工具-VS code。


import jieba txt=open(“d:负反馈内容.txt”,”r”,encoding=’utf-8′).read() words=jieba.lcut(txt) counts={} forwordinwords: iflen(word)==1: continue else: counts[word]=counts.get(word,0) 1 items=list(counts.items()) items.sort(key=lambdax:x[1],reverse=True) foriinrange(1000): word,count=items[i] print(“{0: