{"id":35108,"date":"2019-10-31T22:02:22","date_gmt":"2019-10-31T19:02:22","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/kak-my-moderiruem-obyavleniya\/"},"modified":"2019-10-31T22:02:22","modified_gmt":"2019-10-31T19:02:22","slug":"kak-my-moderiruem-obyavleniya","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/administrirovanie\/kak-my-moderiruem-obyavleniya","title":{"rendered":"Come moderiamo gli annunci","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"Come moderiamo gli annunci\" src=\"\/wp-content\/uploads\/26550996eb43e06cf069d989d90fe8d5.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nOgni servizio i cui utenti possono generare contenuti (UGC - User-generated content) deve affrontare non solo sfide aziendali, ma anche gestire l'UGC stesso. Una scarsa o inadeguata moderazione dei contenuti pu\u00f2 ridurre l'attrattiva del servizio per gli utenti, fino a causarne la chiusura. <\/p>\n<p>Oggi vi parleremo della sinergia tra Yula e Odnoklassniki, che ci aiuta a moderare efficacemente gli annunci su Yula. <\/p>\n<p>La sinergia \u00e8 generalmente molto utile e, nell'era attuale, dove le tecnologie e le tendenze cambiano rapidamente, pu\u00f2 diventare una vera e propria bacchetta magica. Perch\u00e9 sprecare risorse e tempo prezioso per reinventare ci\u00f2 che \u00e8 gi\u00e0 stato inventato e perfezionato prima di te? <\/p>\n<p>Anche noi abbiamo pensato questo quando ci siamo trovati di fronte alla sfida della moderazione dei contenuti degli utenti \u2014 immagini, testi e link. Ogni giorno gli utenti caricano su Yula milioni di contenuti, e senza un'elaborazione automatica non sarebbe affatto possibile moderare manualmente tutti questi dati.<\/p>\n<p>Pertanto, abbiamo utilizzato una piattaforma di moderazione gi\u00e0 pronta, che i nostri colleghi di Odnoklassniki avevano sviluppato fino a raggiungere uno stato di 'quasi perfezione'.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Perch\u00e9 Odnoklassniki?<\/h2>\n<p>\nOgni giorno nella rete sociale arrivano decine di milioni di utenti che pubblicano miliardi di contenuti: da fotografie a video e testi. La piattaforma di moderazione di Odnoklassniki \u00e8 utile per controllare volumi molto ampi di dati e per contrastare spammatori e bot. <\/p>\n<p>Il team di moderazione di OK ha accumulato una notevole esperienza, poich\u00e9 perfeziona il proprio strumento da 12 anni. \u00c8 importante che non solo potevano condividere le loro soluzioni gi\u00e0 pronte, ma anche adattare l'architettura della loro piattaforma alle nostre specifiche esigenze.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Come moderiamo gli annunci\" src=\"\/wp-content\/uploads\/5f98b6c93728aad3de613fffb153f3d4.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nPer brevit\u00e0, d'ora in poi chiameremo semplicemente la piattaforma di moderazione di OK 'piattaforma'.<\/p>\n<h2>Come \u00e8 tutto strutturato<\/h2>\n<p>\nTra Yula e Odnoklassniki lo scambio di dati \u00e8 organizzato tramite <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/kafka.apache.org\/\">Apache Kafka<\/a><\/noindex>. <\/p>\n<p>Perch\u00e9 abbiamo scelto questo strumento:<\/p>\n<ul>\n<li>Su Yula tutti gli annunci vengono sottoposti a post-moderazione, quindi in origine non era necessaria una risposta sincrona.\n<\/li>\n<li>Se si verifica un imprevisto e Yula o Odnoklassniki non sono disponibili, anche a causa di picchi di carico, i dati di Kafka non andranno persi e potranno essere letti successivamente.\n<\/li>\n<li>La piattaforma \u00e8 gi\u00e0 stata integrata con Kafka, quindi la maggior parte delle questioni di sicurezza sono state risolte.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n <img decoding=\"async\" alt=\"Come moderiamo gli annunci\" src=\"\/wp-content\/uploads\/5aeaf03bac41c3113659d6d739021e71.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nPer ogni annuncio creato o modificato dall'utente su Yula viene generato un JSON con i dati, che viene inserito in Kafka per la successiva moderazione. Dalla piattaforma vengono caricati gli annunci da Kafka, sui quali vengono prese decisioni automaticamente o manualmente. Gli annunci inadeguati vengono bloccati con l'indicazione del motivo, e quelli in cui la piattaforma non ha trovato violazioni vengono contrassegnati come 'buoni'. Tutte le decisioni vengono poi restituite a Yula e applicate nel servizio.<\/p>\n<p>In conclusione, per Yula tutto si riduce a semplici azioni: inviare l'annuncio alla piattaforma di Odnoklassniki e ricevere indietro la risoluzione 'ok', o spiegare perch\u00e9 non \u00e8 'ok'.<\/p>\n<h2>Elaborazione automatica<\/h2>\n<p>\nCosa succede all'annuncio dopo che arriva sulla piattaforma? Ogni annuncio viene suddiviso in pi\u00f9 entit\u00e0:<\/p>\n<ul>\n<li>titolo,\n<\/li>\n<li>descrizione,\n<\/li>\n<li>foto,\n<\/li>\n<li>categoria selezionata dall'utente e sottocategoria dell'annuncio,\n<\/li>\n<li>prezzo.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Come moderiamo gli annunci\" src=\"\/wp-content\/uploads\/e4396a3b4378975987fe3a871c3d6fbf.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nSuccessivamente, per ciascuna entit\u00e0, la piattaforma esegue una clustering per trovare i duplicati. I testi e le foto vengono clusterizzati secondo schemi differenti.<\/p>\n<p>I testi vengono normalizzati prima della clustering per rimuovere caratteri speciali, lettere modificate e altri elementi superflui. I dati ottenuti vengono suddivisi in N-grammi, ognuno dei quali viene hashato. Alla fine si ottiene un insieme di hash unici. La somiglianza tra i testi \u00e8 calcolata secondo <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82_%D1%81%D1%85%D0%BE%D0%B4%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B0\">la misura di Jaccard<\/a><\/noindex> tra i due insiemi risultanti. Se la somiglianza supera la soglia, i testi vengono uniti in un unico cluster. Per accelerare la ricerca di cluster simili si utilizza MinHash e hashing locale-sensibile.<\/p>\n<p>Per le foto sono state ideate diverse varianti di unione delle immagini, dal confronto delle immagini con pHash alla ricerca di duplicati tramite una rete neurale. <\/p>\n<p>L'ultimo metodo \u00e8 il pi\u00f9 \u00abrigoroso\u00bb. Per addestrare il modello sono state selezionate triple di immagini (N, A, P) in cui N non somiglia ad A, mentre P \u00e8 simile ad A (\u00e8 un quasi duplicato). Successivamente, la rete neurale ha studiato come rendere A e P il pi\u00f9 vicini possibile, e A e N il pi\u00f9 lontani possibile. In questo modo si ottengono meno falsi positivi rispetto a semplicemente utilizzare gli embedding da una rete pre-addestrata.<\/p>\n<p>Quando la rete neurale riceve in input le immagini, genera per ognuna di esse un vettore N (128) dimensionale e fa una richiesta per valutare la somiglianza dell'immagine. Successivamente viene calcolata una soglia, al di sotto della quale le immagini simili sono considerate duplicati.<\/p>\n<p>Il modello \u00e8 in grado di individuare con maestria gli spammer che fotografano appositamente lo stesso prodotto da angolazioni diverse per eludere il confronto tramite pHash.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Come moderiamo gli annunci\" src=\"\/wp-content\/uploads\/943a628a844ea124317e7eec8d3c19f7.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><img decoding=\"async\" alt=\"Come moderiamo gli annunci\" src=\"\/wp-content\/uploads\/4b6f7082751ddb7581d00cf171797b1d.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Esempio di foto spammer unite dalla rete neurale come duplicati.<\/i><\/p>\n<p>Nella fase finale, i duplicati degli annunci vengono cercati contemporaneamente sia nel testo che nelle immagini.<\/p>\n<p>Se in un cluster si uniscono due o pi\u00f9 annunci, il sistema avvia un blocco automatico, che secondo determinati algoritmi decide quali duplicati eliminare e quali mantenere. Ad esempio, se due utenti hanno foto identiche nell'annuncio, il sistema blocca l'annuncio pi\u00f9 recente.<\/p>\n<p>Dopo la creazione, tutti i cluster passano attraverso una serie di filtri automatici. Ogni filtro assegna al cluster un punteggio (score): la probabilit\u00e0 che contenga una minaccia che questo filtro identifica. <\/p>\n<p>Ad esempio, il sistema analizza la descrizione nell'annuncio e seleziona le categorie potenziali. Quindi sceglie quella con la massima probabilit\u00e0 e la confronta con la categoria indicata dall'autore dell'annuncio. Se non coincidono, l'annuncio viene bloccato per categoria errata. E poich\u00e9 siamo gentili e onesti, diciamo direttamente all'utente quale categoria deve selezionare affinch\u00e9 l'annuncio superi la moderazione.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Come moderiamo gli annunci\" src=\"\/wp-content\/uploads\/a909ea1ff91d57a225d2db1c96cd56a7.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Notifica di blocco per categoria errata.<\/i><\/p>\n<p>Sulla nostra piattaforma, l'apprendimento automatico si sente a casa. Ad esempio, mediante il suo aiuto, cerchiamo nei titoli e nelle descrizioni beni proibiti in RF. E i modelli di reti neurali esaminano con attenzione le immagini, per vedere se ci sono URL, testi spam, numeri di telefono e, naturalmente, i beni proibiti.<\/p>\n<p>Per i casi in cui un prodotto vietato viene tentato di vendere mascherandolo come qualcosa di legale, e non c'\u00e8 alcun testo n\u00e9 nel titolo n\u00e9 nella descrizione, utilizziamo il tagging delle immagini. Per ciascuna immagine possono essere applicati fino a 11mila diversi tag che descrivono cosa si trova nell'immagine.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Come moderiamo gli annunci\" src=\"\/wp-content\/uploads\/865afd80422c05d1277ac53f7fe0009e.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Un narghil\u00e8 viene tentato di vendere mascherandolo come un samovar.<\/i><\/p>\n<p>Parallelamente ai filtri complessi, lavorano anche filtri semplici che affrontano problemi ovvi legati al testo: <\/p>\n<ul>\n<li>antimateria; \n<\/li>\n<li>rilevatore di URL e numeri di telefono; \n<\/li>\n<li>menzione di messaggeri e altri contatti; \n<\/li>\n<li>prezzo basso; \n<\/li>\n<li>annunci in cui non si vende nulla, ecc.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nOggi ogni annuncio passa attraverso un setaccio fine di oltre 50 filtri automatici, che tentano di trovare qualcosa di negativo nell'annuncio.<\/p>\n<p>Se nessuno dei rilevatori ha attivato l'allerta, viene inviata a Yula una risposta dicendo che l'annuncio \u00e8, \"probabilmente\", in ordine. Applichiamo questa risposta nel nostro sistema e agli utenti che si sono iscritti al venditore arriva una notifica riguardante l'arrivo di un nuovo prodotto.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Come moderiamo gli annunci\" src=\"\/wp-content\/uploads\/37ed66a822d50348686c823e6b919712.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Notifica che il venditore ha un nuovo prodotto.<\/i><\/p>\n<p>Di conseguenza, ogni annuncio si \"arricchisce\" di metadati, parte dei quali viene generata al momento della creazione dell'annuncio (indirizzo IP dell'autore, user-agent, piattaforma, geolocalizzazione, ecc.), mentre il resto \u00e8 composto da punteggi assegnati da ciascun filtro.<\/p>\n<h2>Code degli annunci<\/h2>\n<p>\nQuando un annuncio entra nella piattaforma, il sistema lo colloca in una delle code. Ogni coda \u00e8 formata mediante una formula matematica che combina i metadati dell'annuncio in modo da rilevare un qualche cattivo modello.<\/p>\n<p>Ad esempio, \u00e8 possibile creare una coda di annunci nella categoria \"Cellulari\" da utenti di Yula apparentemente da San Pietroburgo, mentre i loro indirizzi IP sono di Mosca o di altre citt\u00e0.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Come moderiamo gli annunci\" src=\"\/wp-content\/uploads\/de7b944fed4fc8682ab068c5956f1023.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Esempio di annunci pubblicati da un utente in diverse citt\u00e0.<\/i><\/p>\n<p>Oppure si possono formare code basate sui punteggi che la rete neurale assegna agli annunci, ordinandoli per valore decrescente.<\/p>\n<p>Ogni coda, secondo la sua formula, assegna un punteggio finale all'annuncio. Da qui si pu\u00f2 agire in vari modi: <\/p>\n<ul>\n<li>stabilire un valore soglia, al di sotto del quale l'annuncio ricever\u00e0 un certo tipo di blocco; \n<\/li>\n<li>inviare tutti gli annunci in coda ai moderatori per un controllo manuale;\n<\/li>\n<li>oppure combinare le opzioni precedenti: specificare la soglia di blocco automatico e inviare ai moderatori quegli annunci che non hanno raggiunto tale soglia.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Come moderiamo gli annunci\" src=\"\/wp-content\/uploads\/46a773be691fb644df64fe68f999a568.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nPerch\u00e9 sono necessarie queste code? Supponiamo che un utente carichi una fotografia di un'arma da fuoco. La rete neurale le assegna un punteggio da 95 a 100 e con una precisione del 99% determina che nell'immagine c'\u00e8 un'arma. Ma se il punteggio \u00e8 inferiore al 95%, la precisione del modello inizia a diminuire (\u00e8 una caratteristica dei modelli di reti neurali).<\/p>\n<p>Di conseguenza si forma una coda basata sul punteggio del modello, e quelli degli annunci che hanno ricevuto da 95 a 100 vengono bloccati automaticamente come \"Merce vietata\". Gli annunci con punteggi inferiori a 95 vengono inviati per una lavorazione manuale ai moderatori.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Come moderiamo gli annunci\" src=\"\/wp-content\/uploads\/0b22d783560e9670b99661df2de9d9ba.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Beretta di cioccolato con proiettili. Solo per moderazione manuale! \ud83d\ude42<\/i><\/p>\n<h2>Moderazione manuale<\/h2>\n<p>\nAll'inizio del 2019 circa il 94% di tutti gli annunci su Yula vengono moderati automaticamente. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Come moderiamo gli annunci\" src=\"\/wp-content\/uploads\/7dc3172e65097cc58b2a29d2df063507.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nSe la piattaforma non riesce a decidere su alcuni annunci, li invia per una moderazione manuale. Gli Odnoklassniki hanno sviluppato un proprio strumento: nei compiti per i moderatori viene mostrata immediatamente tutta l'informazione necessaria per prendere una decisione rapida \u2014 se l'annuncio \u00e8 valido o se vale la pena bloccarlo, specificando il motivo.<\/p>\n<p>E per garantire che la qualit\u00e0 del servizio non ne risenta durante la moderazione manuale, il lavoro delle persone \u00e8 costantemente controllato. Ad esempio, nel flusso di compiti al moderatore vengono mostrati \"trappole\" \u2014 annunci per cui ci sono gi\u00e0 soluzioni pronte. Se la decisione del moderatore non coincide con quella pronta, al moderatore viene conteggiato un errore.<\/p>\n<p>In media, un moderatore impiega 10 secondi per controllare un annuncio. Inoltre, il numero di errori non supera lo 0,5% di tutti gli annunci esaminati.<\/p>\n<h2>Moderazione popolare<\/h2>\n<p>\nI colleghi di Odnoklassniki sono andati ancora oltre, sfruttando l'\"aiuto del pubblico\": hanno creato per il social network un'applicazione-gioco in cui \u00e8 possibile etichettare rapidamente un gran numero di dati, evidenziando qualche caratteristica negativa \u2014 Moderatore di Odnoklassniki (<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/ok.ru\/app\/moderator\">https:\/\/ok.ru\/app\/moderator<\/a><\/noindex>). \u00c8 un ottimo modo per coinvolgere gli utenti di OK, che cercano di rendere i contenuti pi\u00f9 gradevoli.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Come moderiamo gli annunci\" src=\"\/wp-content\/uploads\/8889b29402991047e43c1d7eaf7a3c77.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Un gioco in cui gli utenti contrassegnano le fotografie che contengono un numero di telefono.<\/i><\/p>\n<p>Qualsiasi coda di annunci sulla piattaforma pu\u00f2 essere indirizzata al gioco Moderatore di Odnoklassniki. Tutto ci\u00f2 che viene contrassegnato dagli utenti del gioco viene poi inviato ai moderatori interni per la verifica. Questo schema consente di bloccare gli annunci per i quali non sono ancora stati creati filtri e di creare contemporaneamente campioni formativi.<\/p>\n<h2>Archiviazione dei risultati di moderazione<\/h2>\n<p>\nConserviamo tutte le decisioni prese durante la moderazione, in modo da non dover elaborare nuovamente quegli annunci per i quali \u00e8 stata gi\u00e0 presa una decisione.<\/p>\n<p>Ogni giorno vengono creati milioni di cluster di annunci. Col tempo, ogni cluster riceve un'etichetta \"buono\" o \"cattivo\". Ogni nuovo annuncio o sua revisione, entrando in un cluster con etichetta, riceve automaticamente la risoluzione del cluster stesso. In totale, ci sono circa 20.000 risoluzioni automatiche al giorno.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Come moderiamo gli annunci\" src=\"\/wp-content\/uploads\/0be3a108970402282121b4dc58dc3a57.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nSe nel cluster non arrivano nuovi annunci, viene rimosso dalla memoria e il suo hash e la risoluzione vengono registrati in Apache Cassandra.<\/p>\n<p>Quando la piattaforma riceve un nuovo annuncio, cerca prima un cluster simile tra quelli gi\u00e0 creati e prende la decisione da esso. Se non c\u2019\u00e8 un tale cluster, la piattaforma va in Cassandra e cerca l\u00ec. Trovato? Ottimo, applica la decisione al cluster e la invia a Yula. Ogni giorno si accumulano in media 70.000 \"decisioni ripetute\" \u2014 8 % del numero totale.<\/p>\n<h2>In sintesi<\/h2>\n<p>\nUtilizziamo la piattaforma di moderazione di Odnoklassniki da due anni e mezzo. I risultati ci piacciono:<\/p>\n<ul>\n<li>Moderiamo automaticamente il 94 % di tutti gli annunci in un giorno.\n<\/li>\n<li>Il costo della moderazione di un annuncio \u00e8 sceso da 2 rubli a 7 copechi.\n<\/li>\n<li>Grazie allo strumento pronto, ci siamo dimenticati dei problemi di gestione dei moderatori.\n<\/li>\n<li>Abbiamo aumentato di 2,5 volte il numero di annunci trattati manualmente mantenendo lo stesso numero di moderatori e budget. Inoltre, la qualit\u00e0 della moderazione manuale \u00e8 aumentata grazie al controllo automatizzato, oscillando intorno allo 0,5 % di errori.\n<\/li>\n<li>Copriamo rapidamente con filtri nuovi tipi di spam.\n<\/li>\n<li>Colleghiamo rapidamente nuove unit\u00e0 alla moderazione <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/vc.ru\/transport\/32671-servis-obyavleniy-yula-zapustil-razdel-dlya-prodazhi-avtomobiley-s-vydachey-kreditov\">\u00abYula Verticali\u00bb<\/a><\/noindex>. Dal 2017, in Yula sono apparse verticali come Immobili, Offerte di lavoro e Auto.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Fonte: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/youla\/blog\/455128\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441, \u0447\u044c\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442 (UGC \u2014 User-generated content), \u0432\u044b\u043d\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u043d\u043e \u0438 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