{"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 che permette agli utenti di creare contenuti propri (UGC - User-generated content) deve affrontare non solo compiti aziendali, ma anche gestire l'UGC. Una moderazione scadente o inadeguata dei contenuti pu\u00f2 ridurre l'attrattiva del servizio per gli utenti, arrivando fino a compromettere la sua operativit\u00e0. <\/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 in generale una cosa molto utile, e nel mondo moderno, dove la tecnologia e le tendenze cambiano rapidamente, pu\u00f2 diventare un vero e proprio salvavita. Perch\u00e9 spendere risorse scarse e tempo per inventare ci\u00f2 che \u00e8 gi\u00e0 stato inventato e perfezionato da altri? <\/p>\n<p>Abbiamo pensato esattamente cos\u00ec quando ci siamo trovati di fronte alla sfida di moderare i contenuti degli utenti - immagini, testi e link. I nostri utenti caricano ogni giorno su Yula milioni di contenuti, e senza un'elaborazione automatica, moderare tutti questi dati manualmente \u00e8 semplicemente irrealizzabile.<\/p>\n<p>Pertanto, abbiamo utilizzato una piattaforma di moderazione gi\u00e0 pronta, che nel frattempo i nostri colleghi di Odnoklassniki avevano portato a 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, decine di milioni di utenti accedono al social network, pubblicando miliardi di contenuti: dalle foto ai video e ai testi. La piattaforma di moderazione di Odnoklassniki aiuta a controllare grandi volumi di dati e a contrastare spam e bot. <\/p>\n<p>Il team di moderazione di OK ha accumulato una grande esperienza, poich\u00e9 ottimizza il proprio strumento da 12 anni. \u00c8 importante che non solo potessero condividere le loro soluzioni pronte, ma anche adattare l'architettura della loro piattaforma alle nostre esigenze specifiche.<\/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 \/>\nD'ora in poi, per brevit\u00e0, ci riferiremo alla piattaforma di moderazione di OK semplicemente come 'piattaforma'.<\/p>\n<h2>Come funziona tutto<\/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>In Yula, tutti gli annunci passano una moderazione posteriore, quindi inizialmente non era richiesta una risposta sincrona.\n<\/li>\n<li>Se si verifica un'interruzione grave e \u042e\u043b\u0430 o \u041e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u0438\u043a\u0438 diventano inaccessibili, anche a causa di picchi di carico, i dati da Kafka non andranno persi e potranno essere letti in seguito.\n<\/li>\n<li>La piattaforma \u00e8 gi\u00e0 stata integrata con Kafka, quindi la maggior parte delle questioni relative alla 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 \u042e\u043b\u0430, viene generato un JSON con i dati, che viene inviato a Kafka per la successiva moderazione. Dagli annunci in Kafka, vengono caricati nella piattaforma, dove le decisioni vengono prese automaticamente o manualmente. Gli annunci inadeguati vengono bloccati con una spiegazione, mentre quelli nei quali la piattaforma non ha trovato violazioni vengono contrassegnati come \"buoni\". Tutte le decisioni vengono poi restituite a \u042e\u043b\u0430 e applicate nel servizio.<\/p>\n<p>Alla fine, per \u042e\u043b\u0430 si riduce a semplici operazioni: inviare un annuncio alla piattaforma \u041e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 e ricevere indietro la risoluzione \"ok\", o il motivo per cui non \u00e8 \"ok\".<\/p>\n<h2>Elaborazione automatica<\/h2>\n<p>\nCosa succede all'annuncio dopo che \u00e8 stato inviato alla piattaforma? Ogni annuncio viene suddiviso in diverse entit\u00e0:<\/p>\n<ul>\n<li>titolo,\n<\/li>\n<li>descrizione,\n<\/li>\n<li>foto,\n<\/li>\n<li>categoria e sottocategoria selezionate dall'utente,\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 la clustering per identificare i duplicati. I testi e le fotografie vengono raggruppati secondo schemi diversi.<\/p>\n<p>I testi vengono normalizzati prima del clustering per rimuovere caratteri speciali, lettere modificate e altri elementi indesiderati. I dati risultanti vengono suddivisi in N-grammi, ognuno dei quali viene hashato. Alla fine si ottiene un insieme di hash unici. La somiglianza tra i testi viene calcolata tramite <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 ottenuti. Se la somiglianza supera una certa soglia, i testi vengono uniti in un'unica cluster. Per velocizzare la ricerca di cluster simili, vengono utilizzati MinHash e hashing sensibile alla localit\u00e0.<\/p>\n<p>Per le fotografie sono stati ideati vari metodi di fusione delle immagini, che spaziano dal confronto di immagini pHash fino alla ricerca di duplicati tramite reti neurali. <\/p>\n<p>L'ultimo approccio \u00e8 il pi\u00f9 'rigoroso'. Per addestrare il modello, sono state selezionate coppie di immagini (N, A, P) in cui N non \u00e8 simile ad A, mentre P \u00e8 simile ad A (\u00e8 un semi-doppione). Successivamente, la rete neurale \u00e8 stata addestrata a rendere A e P quanto pi\u00f9 vicini possibile, mentre A e N quanto pi\u00f9 distanti possibile. Questo porta a meno falsi positivi rispetto a prendere semplicemente le embeddings da una rete pre-addestrata.<\/p>\n<p>Quando la rete neurale riceve le immagini in ingresso, genera un vettore N (128 dimensioni) per ciascuna di esse e fa una richiesta per valutare la somiglianza dell'immagine. Viene quindi calcolata una soglia, oltre la quale le immagini simili sono considerate duplicati.<\/p>\n<p>Il modello \u00e8 abile nel trovare spammer che fotografano deliberatamente lo stesso prodotto da angolazioni diverse per superare il confronto basato su 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 di 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 nel cluster si sovrappongono due o pi\u00f9 annunci, il sistema avvia un blocco automatico, che secondo determinati algoritmi seleziona quali duplicati eliminare e quali mantenere. Ad esempio, se due utenti hanno foto identiche nell'annuncio, il sistema bloccher\u00e0 l'annuncio pi\u00f9 recente.<\/p>\n<p>Dopo la creazione, tutti i cluster vengono sottoposti a una serie di filtri automatici. Ogni filtro assegna al cluster un punteggio (score): con quale probabilit\u00e0 contiene una minaccia identificata da quel filtro. <\/p>\n<p>Ad esempio, il sistema analizza la descrizione dell'annuncio e seleziona per essa categorie potenziali. Poi prende 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. Poich\u00e9 siamo gentili e onesti, comunichiamo direttamente all'utente quale categoria deve scegliere affinch\u00e9 l'annuncio venga moderato.<\/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>Nella nostra piattaforma, il machine learning si sente a casa. Ad esempio, lo utilizziamo per cercare nei titoli e nelle descrizioni prodotti vietati in Russia. I modelli di reti neurali esaminano attentamente le immagini per verificare la presenza di URL, testi spam, numeri di telefono e, ancora una volta, articoli \"vietati\".<\/p>\n<p>Per i casi in cui un prodotto vietato viene venduto mascherato da qualcosa di legale, e non ci sono testi n\u00e9 nel titolo n\u00e9 nella descrizione, utilizziamo il tagging delle immagini. Per ogni immagine possono essere assegnati fino a 11.000 diversi tag che descrivono ci\u00f2 che appare 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>Si cerca di vendere un narghil\u00e8 mascherandolo da samovar.<\/i><\/p>\n<p>In parallelo ai filtri complessi, operano anche filtri semplici che risolvono problemi evidenti legati al testo: <\/p>\n<ul>\n<li>linguaggio offensivo; \n<\/li>\n<li>rilevatore di URL e numeri di telefono; \n<\/li>\n<li>menzione di messenger e altri contatti; \n<\/li>\n<li>prezzo troppo 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 piccolo setaccio di oltre 50 filtri automatici che cercano di individuare qualcosa di negativo nell'annuncio.<\/p>\n<p>Se nessuno dei rilevatori \u00e8 attivo, viene inviato a Yula un messaggio che l'annuncio \u00e8, \u00abprobabilmente\u00bb, in perfette condizioni. Applichiamo questa risposta internamente, e gli utenti che si sono iscritti al venditore ricevono una notifica sull'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 \u00e8 \u00abarricchito\u00bb 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 sono score forniti 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 attraverso una formula matematica che combina i metadati dell'annuncio in modo da rilevare eventuali schemi problematici.<\/p>\n<p>Ad esempio, \u00e8 possibile creare una coda di annunci nella categoria \u00abCellulari\u00bb da utenti di Yula presumibilmente di San Pietroburgo, mentre i loro indirizzi IP provengono da Mosca o 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 singolo utente in diverse citt\u00e0.<\/i><\/p>\n<p>Oppure \u00e8 possibile creare code basate sui punteggi che la rete neurale assegna agli annunci, ordinandoli in base a valori decrescenti.<\/p>\n<p>Ogni coda, secondo la propria formula, assegna un punteggio finale all'annuncio. Successivamente, si possono intraprendere diverse azioni: <\/p>\n<ul>\n<li>specificare un valore soglia, al di sotto del quale l'annuncio subir\u00e0 un determinato tipo di blocco; \n<\/li>\n<li>inviare tutti gli annunci nella coda ai moderatori per una revisione manuale;\n<\/li>\n<li>oppure combinare le opzioni precedenti: stabilire una 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 \/>\nA cosa servono queste code? Supponiamo che un utente carichi una foto di un'arma da fuoco. La rete neurale le assegna un punteggio da 95 a 100 e con una precisione del 99% identifica 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 quegli annunci che ricevono da 95 a 100 vengono bloccati automaticamente come \"Merce vietata\". Gli annunci con punteggi inferiori a 95 vengono inviati per una revisione 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 alla moderazione manuale. Classmates ha sviluppato uno strumento proprio: nelle assegnazioni per i moderatori viene visualizzata immediatamente tutta l'informazione necessaria per prendere una decisione rapida \u2014 se l'annuncio \u00e8 valido o se deve essere bloccato con indicazione del motivo.<\/p>\n<p>E affinch\u00e9 la qualit\u00e0 del servizio non ne risenta durante la moderazione manuale, il lavoro delle persone \u00e8 costantemente monitorato. Ad esempio, nel flusso di assegnazioni, al moderatore vengono mostrati 'trampolini' \u2014 annunci per i quali esistono gi\u00e0 soluzioni pronte. Se la decisione del moderatore non corrisponde a quella gi\u00e0 pronta, gli viene segnata un'errore.<\/p>\n<p>In media, un moderatore impiega 10 secondi per verificare un annuncio. Nel contempo, il numero di errori non supera lo 0,5% di tutti gli annunci controllati.<\/p>\n<h2>Moderazione popolare<\/h2>\n<p>\nI colleghi di Odnoklassniki sono andati oltre, utilizzando l'\u00abaiuto della comunit\u00e0\u00bb: hanno sviluppato un'app di gioco per i social media, 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>). Un buon modo per sfruttare l'aiuto degli 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 segnano le foto che contengono un numero di telefono.<\/i><\/p>\n<p>Qualsiasi coda di annunci sulla piattaforma pu\u00f2 essere reindirizzata al gioco Moderatore di Odnoklassniki. Tutto ci\u00f2 che viene etichettato dagli utenti del gioco viene poi inviato ai moderatori interni per la verifica. Questo sistema consente di bloccare gli annunci per cui non sono ancora stati creati filtri, e al contempo creare campioni per l'addestramento.<\/p>\n<h2>Conservazione dei risultati della moderazione<\/h2>\n<p>\nSalviamo tutte le decisioni prese durante la moderazione, per non dover elaborare nuovamente gli annunci per cui \u00e8 gi\u00e0 stata presa una decisione.<\/p>\n<p>Ogni giorno vengono creati milioni di cluster per gli annunci. Nel tempo, ogni cluster riceve un'etichetta di \"buono\" o \"cattivo\". Ogni nuovo annuncio o la sua modifica, entrando in un cluster con un'etichetta, riceve automaticamente la risoluzione del cluster stesso. In un giorno si accumulano circa 20.000 risoluzioni automatiche.<\/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 un cluster non riceve 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, prima cerca un cluster simile tra quelli gi\u00e0 creati e prende da esso la risoluzione. Se un tale cluster non esiste, la piattaforma va in Cassandra e cerca l\u00ec. Trovato? Ottimo, applica la risoluzione al cluster e lo invia a Yula. Ogni giorno si accumulano in media 70.000 \"risoluzioni ripetute\" \u2014 l'8% del 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 di moderazione di un annuncio \u00e8 stato ridotto da 2 rubli a 7 kopechi.\n<\/li>\n<li>Grazie a questo 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 migliorata grazie al controllo automatizzato, oscillando attorno allo 0,5% di errori.\n<\/li>\n<li>Copriamo rapidamente nuovi tipi di spam con filtri.\n<\/li>\n<li>Connettiamo rapidamente nuove divisioni alla moderazione. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/vc.ru\/transport\/32671-servis-obyavleniy-yula-zapustil-razdel-dlya-prodazhi-avtomobiley-s-vydachey-kreditov\">\u00abYul\u0430 Verticali\u00bb<\/a><\/noindex>. Dal 2017, Yula ha introdotto verticali in 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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Una moderazione del contenuto scadente o di bassa qualit\u00e0 pu\u00f2 ridurre l'attrattiva del servizio per gli utenti, fino a portare alla sua chiusura. 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