පරිශීලකයින්ට ඔවුන්ගේම අන්තර්ගතය (UGC - පරිශීලක-උත්පාදිත අන්තර්ගතය) නිර්මාණය කළ හැකි සෑම සේවාවක්ම ව්‍යාපාරික ගැටළු විසඳීමට පමණක් නොව, UGC තුළ දේවල් පිළිවෙලට තැබීමටද බල කෙරෙයි. දුර්වල හෝ අඩු ගුණාත්මක අන්තර්ගත මධ්යස්ථ කිරීම අවසානයේ දී එහි ක්‍රියාකාරිත්වය අවසන් කිරීම ඇතුළුව පරිශීලකයින් සඳහා සේවාවේ ආකර්ෂණය අඩු කළ හැකිය.
අද අපි යූලා සහ ඔඩ්නොක්ලාස්නිකි අතර සහයෝගීතාවය ගැන ඔබට කියන්නෙමු, එය යූලා හි දැන්වීම් ඵලදායි ලෙස මධ්යස්ථ කිරීමට අපට උපකාරී වේ.
පොදුවේ Synergy යනු ඉතා ප්රයෝජනවත් දෙයක් වන අතර, නවීන ලෝකය තුළ, තාක්ෂණයන් සහ ප්රවණතා ඉතා ඉක්මනින් වෙනස් වන විට, එය ජීවිතාරක්ෂකයෙකු බවට පත් විය හැකිය. ඔබ කලින් නිර්මාණය කර ඇති සහ මනසට ගෙන ආ දෙයක් සොයා ගැනීමට හිඟ සම්පත් සහ කාලය නාස්ති කරන්නේ ඇයි?
පරිශීලක අන්තර්ගතය - පින්තූර, පෙළ සහ සබැඳි නවීකරණය කිරීමේ සම්පූර්ණ කාර්යයට මුහුණ දුන් විට අපි එකම දේ සිතුවෙමු. අපගේ පරිශීලකයින් සෑම දිනකම මිලියන ගණනක් අන්තර්ගත කොටස් යූලා වෙත උඩුගත කරන අතර, ස්වයංක්රීයව සැකසීමකින් තොරව මෙම දත්ත සියල්ල අතින් පාලනය කිරීම සම්පූර්ණයෙන්ම කළ නොහැක්කකි.
එමනිසා, අපි සූදානම් කළ මධ්යස්ථ වේදිකාවක් භාවිතා කළ අතර, ඒ වන විට ඔඩ්නොක්ලාස්නිකි හි අපගේ සගයන් “පාහේ පරිපූර්ණ” තත්වයකට සම්පූර්ණ කර තිබුණි.
ඇයි Odnoklassniki?
සෑම දිනකම මිලියන ගණනක් පරිශීලකයින් සමාජ ජාලයට පැමිණ බිලියන ගණනක් අන්තර්ගත කොටස් ප්‍රකාශයට පත් කරයි: ඡායාරූප සිට වීඩියෝ සහ පෙළ දක්වා. Odnoklassniki මධ්යස්ථ වේදිකාව ඉතා විශාල දත්ත පරිමාවන් පරීක්ෂා කිරීමට සහ අයාචිත තැපැල්කරුවන් සහ බොට් වලට ප්‍රතික්‍රියා කිරීමට උපකාරී වේ.
OK මධ්යස්ථ කණ්ඩායම වසර 12 ක් තිස්සේ එහි මෙවලම වැඩිදියුණු කර ඇති බැවින් අත්දැකීම් රාශියක් රැස් කර ගෙන ඇත. ඔවුන්ට ඔවුන්ගේ සූදානම් කළ විසඳුම් බෙදාහදා ගැනීමට පමණක් නොව, අපගේ නිශ්චිත කාර්යයන්ට ගැලපෙන පරිදි ඔවුන්ගේ වේදිකාවේ ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය අභිරුචිකරණය කිරීමටද හැකි වීම වැදගත් වේ.
මෙතැන් සිට, කෙටිකතාව සඳහා, අපි OK මධ්යස්ථ වේදිකාව "වේදිකාව" ලෙස හඳුන්වමු.
සෑම දෙයක්ම ක්රියා කරන ආකාරය
යූලා සහ ඔඩ්නොක්ලාස්නිකි අතර දත්ත හුවමාරුව ස්ථාපිත කර ඇත .
අපි මෙම මෙවලම තෝරා ගත්තේ ඇයි:
- යූලා හි, සියලුම වෙළඳ දැන්වීම් පශ්චාත්-මධ්යස්ථ වේ, එබැවින් මුලදී සමමුහුර්ත ප්‍රතිචාරයක් අවශ්ය නොවීය.
- නරක ඡේදයක් සිදුවුවහොත් සහ යූලා හෝ ඔඩ්නොක්ලාස්නිකි ලබා ගත නොහැකි නම්, සමහර උච්ච පැටවීම් හේතුවෙන්, කෆ්කා වෙතින් දත්ත කොතැනකවත් අතුරුදහන් නොවන අතර පසුව කියවිය හැකිය.
- වේදිකාව දැනටමත් කෆ්කා සමඟ ඒකාබද්ධ වී ඇති නිසා බොහෝ ආරක්ෂක ගැටළු විසඳා ඇත.
යූලා හි පරිශීලකයා විසින් සාදන ලද හෝ වෙනස් කරන ලද සෑම දැන්වීමක් සඳහාම, දත්ත සහිත JSON එකක් උත්පාදනය කරනු ලැබේ, එය පසුව මධ්යස්ථ කිරීම සඳහා Kafka හි තබා ඇත. කෆ්කා වෙතින්, නිවේදන වේදිකාවට පටවනු ලැබේ, එහිදී ඒවා ස්වයංක්රීයව හෝ අතින් විනිශ්චය කරනු ලැබේ. නරක දැන්වීම් හේතුවක් සහිතව අවහිර කර ඇති අතර, වේදිකාවේ උල්ලංඝනයන් සොයා නොගත් ඒවා "හොඳ" ලෙස සලකුණු කර ඇත. එවිට සියලු තීරණ නැවත යූලා වෙත යවා සේවයේ යෙදේ.
අවසානයේදී, යූලා සඳහා ඒ සියල්ල සරල ක්‍රියාවන් වෙත පැමිණේ: ඔඩ්නොක්ලාස්නිකි වේදිකාවට දැන්වීමක් යවා “හරි” විභේදනයක් ආපසු ලබා ගන්න, නැතහොත් “හරි” නොවන්නේ ඇයි.
ස්වයංක්රීය සැකසුම්
දැන්වීම වේදිකාවට පැමිණි පසු එයට කුමක් සිදුවේද? සෑම දැන්වීමක්ම ආයතන කිහිපයකට බෙදා ඇත:
- නම,
- විස්තර,
- ඡායාරූප,
- පරිශීලක-තෝරාගත් ප්රවර්ගය සහ දැන්වීමේ උපප්‍රවර්ගය,
- මිල.
වේදිකාව පසුව අනුපිටපත් සොයා ගැනීම සඳහා එක් එක් ආයතනය සඳහා පොකුරු කිරීම සිදු කරයි. එපමණක් නොව, පෙළ සහ ඡායාරූප විවිධ යෝජනා ක්රම අනුව පොකුරු කර ඇත.
පොකුරු කිරීමට පෙර, විශේෂ අක්ෂර, වෙනස් කරන ලද අකුරු සහ අනෙකුත් කසළ ඉවත් කිරීම සඳහා පෙළ සාමාන්යකරණය කරනු ලැබේ. ලැබුණු දත්ත N-gram වලට බෙදී ඇති අතර, ඒ සෑම එකක්ම හැෂ් කර ඇත. එහි ප්‍රතිඵලය බොහෝ අනන්‍ය හෑෂ් ය. පෙළ අතර සමානකම තීරණය වන්නේ ප්රතිඵල කට්ටල දෙක අතර. සමානකම එළිපත්තට වඩා වැඩි නම්, පෙළ එක් පොකුරකට ඒකාබද්ධ කෙරේ. සමාන පොකුරු සෙවීම වේගවත් කිරීම සඳහා, MinHash සහ Locality-sensitive hashing භාවිතා වේ.
pHash පින්තූර සංසන්දනය කිරීමේ සිට ස්නායුක ජාලයක් භාවිතයෙන් අනුපිටපත් සෙවීම දක්වා ඡායාරූප සඳහා පින්තූර ඇලවීම සඳහා විවිධ විකල්ප සොයාගෙන ඇත.
අවසාන ක්රමය වඩාත්ම "දරුණු" වේ. ආකෘතිය පුහුණු කිරීම සඳහා, N A ට සමාන නොවන රූප (N, A, P) ත්‍රිත්ව තෝරා ගන්නා ලද අතර P යනු A ට සමාන වේ (අර්ධ අනුපිටපතකි). එවිට ස්නායුක ජාලය A සහ P හැකි තරම් සමීප කිරීමටත්, A සහ N හැකිතාක් දුරට කිරීමටත් ඉගෙන ගත්තේය. මෙය හුදෙක් පෙර-පුහුණු කළ ජාලයකින් කාවැද්දීම ලබා ගැනීම හා සසඳන විට අඩු සාවද්‍ය ධන ඇති කරයි.
ස්නායුක ජාලයට ආදානය ලෙස පින්තූර ලැබුණු විට, එය ඒ සෑම එකක් සඳහාම N(128)-මාන දෛශිකයක් ජනනය කරන අතර රූපයේ සමීපත්වය තක්සේරු කිරීමට ඉල්ලීමක් කරනු ලැබේ. ඊළඟට, සමීප රූප අනුපිටපත් ලෙස සලකනු ලබන එළිපත්ත ගණනය කෙරේ.
pHash සංසන්දනය මඟ හැරීම සඳහා එකම නිෂ්පාදනය විවිධ කෝණවලින් ඡායාරූප ගන්නා ස්පෑම්කරුවන් දක්ෂ ලෙස සොයා ගැනීමට මෙම ආකෘතියට හැකි වේ.
අනුපිටපත් ලෙස ස්නායුක ජාලයක් මගින් එකට ඇලවූ අයාචිත තැපැල් ඡායාරූප සඳහා උදාහරණයක්.
අවසාන අදියරේදී, අනුපිටපත් වෙළඳ දැන්වීම් පෙළ සහ රූපය යන දෙකින්ම එකවර සොයනු ලැබේ.
වෙළඳ දැන්වීම් දෙකක් හෝ වැඩි ගණනක් පොකුරක් තුළ එකට ඇලී ඇත්නම්, පද්ධතිය ස්වයංක්රීය අවහිර කිරීම ආරම්භ කරයි, එය ඇතැම් ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරමින්, කුමන අනුපිටපත් මකා දැමිය යුතුද සහ කුමන පිටවිය යුතුද යන්න තෝරා ගනී. උදාහරණයක් ලෙස, පරිශීලකයින් දෙදෙනෙකු වෙළඳ දැන්වීමක එකම ඡායාරූප තිබේ නම්, පද්ධතිය වඩාත් මෑත වෙළඳ දැන්වීම අවහිර කරයි.
නිර්මාණය කළ පසු, සියලුම පොකුරු ස්වයංක්රීය පෙරහන් මාලාවක් හරහා ගමන් කරයි. සෑම ෆිල්ටරයක්ම පොකුරට ලකුණු පවරයි: මෙම ෆිල්ටරය හඳුනා ගන්නා තර්ජනය අඩංගු විය හැකි ආකාරය.
උදාහරණයක් ලෙස, පද්ධතිය දැන්වීමක විස්තරය විශ්ලේෂණය කර ඒ සඳහා විභව වර්ග තෝරා ගනී. එවිට එය උපරිම සම්භාවිතාව ඇති එකක් ගෙන එය දැන්වීමේ කතුවරයා විසින් සඳහන් කරන ලද කාණ්ඩය සමඟ සංසන්දනය කරයි. ඒවා නොගැලපේ නම්, වැරදි ප්රවර්ගය සඳහා දැන්වීම අවහිර කරනු ලැබේ. තවද අපි කාරුණික සහ අවංක බැවින්, වෙළඳ දැන්වීම මධ්යස්ථ කිරීම සඳහා ඔහු තෝරාගත යුත්තේ කුමන ප්‍රවර්ගයද යන්න අපි පරිශීලකයාට කෙලින්ම කියමු.
වැරදි කාණ්ඩය සඳහා අවහිර කිරීම පිළිබඳ දැනුම්දීම.
යන්ත්‍ර ඉගෙනීම අපගේ වේදිකාවේ නිවසේ සිටින බව දැනේ. උදාහරණයක් ලෙස, එහි ආධාරයෙන් අපි රුසියානු සමූහාණ්ඩුවේ තහනම් භාණ්ඩවල නම් සහ විස්තර සොයන්නෙමු. ස්නායු ජාල ආකෘති URL, ස්පෑම් පෙළ, දුරකථන අංක සහ එම “තහනම්” තොරතුරු අඩංගු දැයි බැලීමට රූප ඉතා සූක්ෂම ලෙස “පරීක්ෂා” කරයි.
ඔවුන් නීත්‍යානුකූල දෙයක් ලෙස වෙස්වලාගත් තහනම් නිෂ්පාදනයක් විකිණීමට උත්සාහ කරන අවස්ථා සඳහා සහ මාතෘකාවේ හෝ විස්තරයේ පෙළක් නොමැති නම්, අපි රූප ටැග් කිරීම භාවිතා කරමු. සෑම රූපයක් සඳහාම, රූපයේ ඇති දේ විස්තර කරන විවිධ ටැග් 11 දහසක් දක්වා එකතු කළ හැකිය.
සමෝවර් එකක් විදියට හූකා විකුනන්න හදනවා.
සංකීර්ණ පෙරහන් වලට සමාන්තරව, සරල ඒවා ද ක්රියා කරයි, පෙළ සම්බන්ධ පැහැදිලි ගැටළු විසඳයි:
- antimat;
- URL සහ දුරකථන අංක අනාවරකය;
- ක්ෂණික පණිවිඩකරුවන් සහ වෙනත් සම්බන්ධතා ගැන සඳහන් කිරීම;
- අඩුකල මිල;
- කිසිවක් විකිණීමට නොමැති වෙළඳ දැන්වීම් ආදිය.
අද, සෑම දැන්වීමක්ම හොඳ පෙරනයක් හරහා ස්වයංක්රීය පෙරහන් 50 කට වඩා වැඩි ප්‍රමාණයක් හරහා ගොස් දැන්වීමේ නරක දෙයක් සෙවීමට උත්සාහ කරයි.
අනාවරක කිසිවක් ක්රියා නොකළේ නම්, දැන්වීම “බොහෝ දුරට” පරිපූර්ණ පිළිවෙලට ඇති බවට ප්‍රතිචාරයක් යූලා වෙත යවනු ලැබේ. අපි මෙම පිළිතුර අප විසින්ම භාවිතා කරන අතර, විකුණුම්කරු වෙත දායක වී ඇති පරිශීලකයින්ට නව නිෂ්පාදනයක් ලබා ගත හැකි බවට දැනුම් දීමක් ලැබේ.
විකුණුම්කරුට නව නිෂ්පාදනයක් ඇති බවට දැනුම් දීම.
එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, සෑම දැන්වීමක්ම පාර-දත්ත සමඟ “වැඩුණු” වන අතර, ඒවායින් සමහරක් දැන්වීම නිර්මාණය කරන විට ජනනය වේ (කර්තෘගේ IP ලිපිනය, පරිශීලක නියෝජිතයා, වේදිකාව, භූ පිහිටීම, ආදිය), ඉතිරිය එක් එක් පෙරහන විසින් නිකුත් කරන ලද ලකුණු වේ. .
නිවේදන පෝලිම්
දැන්වීමක් වේදිකාවට පැමිණි විට, පද්ධතිය එය පෝලිම් වලින් එකකට තබයි. සෑම පෝලිමක්ම ඕනෑම නරක රටාවක් හඳුනා ගන්නා ආකාරයෙන් දැන්වීම් පාරදත්ත ඒකාබද්ධ කරන ගණිතමය සූත්‍රයක් භාවිතයෙන් නිර්මාණය කර ඇත.
උදාහරණයක් ලෙස, ඔබට "ජංගම දුරකථන" කාණ්ඩයේ දැන්වීම් පෝලිමක් සෑදිය හැකිය යූලා භාවිතා කරන්නන්ගෙන් ශාන්ත පීටර්ස්බර්ග් සිට, නමුත් ඔවුන්ගේ IP ලිපින මොස්කව් හෝ වෙනත් නගර වලින් වේ.
විවිධ නගරවල එක් පරිශීලකයෙකු විසින් පළ කරන ලද වෙළඳ දැන්වීම් සඳහා උදාහරණයක්.
නැතහොත් ඔබට ස්නායුක ජාලය දැන්වීම් සඳහා පවරන ලකුණු මත පදනම්ව පෝලිම් සෑදිය හැකිය, ඒවා අවරෝහණ අනුපිළිවෙලට සකසන්න.
සෑම පෝලිමක්ම, තමන්ගේම සූත්‍රය අනුව, දැන්වීමට අවසාන ලකුණු ලබා දෙයි. එවිට ඔබට විවිධ ආකාරවලින් ඉදිරියට යා හැකිය:
- වෙළඳ දැන්වීමකට යම් ආකාරයක අවහිර කිරීමක් ලැබෙන එළිපත්ත සඳහන් කරන්න;
- අතින් සමාලෝචනය සඳහා පෝලිමේ ඇති සියලුම දැන්වීම් ප්‍රමිතිකරුවන් වෙත යවන්න;
- හෝ පෙර විකල්පයන් ඒකාබද්ධ කරන්න: ස්වයංක්රීය අවහිර කිරීමේ සීමාව සඳහන් කර මෙම සීමාවට ළඟා නොවූ දැන්වීම් ප්‍රමිතිකරුවන් වෙත යවන්න.
මෙම පෝලිම් අවශ්ය වන්නේ ඇයි? අපි හිතමු පරිශීලකයෙක් ගිනි අවියක ඡායාරූපයක් උඩුගත කළා. ස්නායුක ජාලය එයට 95 සිට 100 දක්වා ලකුණු ලබා දෙන අතර පින්තූරයේ ආයුධයක් ඇති බව සියයට 99 ක නිරවද්‍යතාවයකින් තීරණය කරයි. නමුත් ලකුණු අගය 95% ට වඩා අඩු නම්, ආකෘතියේ නිරවද්යතාව අඩු වීමට පටන් ගනී (මෙය ස්නායුක ජාල ආකෘතිවල ලක්ෂණයකි).
එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, ලකුණු ආකෘතිය මත පදනම්ව පෝලිමක් සාදනු ලබන අතර, 95 සහ 100 අතර ලැබුණු එම දැන්වීම් "තහනම් නිෂ්පාදන" ලෙස ස්වයංක්රීයව අවහිර කරනු ලැබේ. 95 ට අඩු ලකුණු සහිත දැන්වීම් අතින් සැකසීම සඳහා ප්‍රමිතිකරුවන් වෙත යවනු ලැබේ.
කාට්රිජ් සහිත චොකලට් බෙරෙටා. අතින් මධ්යස්ථ කිරීම සඳහා පමණි! 🙂
අතින් මධ්‍යස්ථකරණය
2019 ආරම්භයේදී, යූලා හි සියලුම වෙළඳ දැන්වීම් වලින් 94% ක් පමණ ස්වයංක්රීයව මධ්යස්ථ වේ.
වේදිකාවට සමහර දැන්වීම් තීරණය කළ නොහැකි නම්, එය ඒවා අතින් මධ්යස්ථ කිරීම සඳහා යවයි. Odnoklassniki ඔවුන්ගේම මෙවලමක් නිර්මාණය කර ඇත: උපපරිපාලකයින් සඳහා වන කාර්යයන් ඉක්මන් තීරණයක් ගැනීමට අවශ්ය සියලුම තොරතුරු වහාම ප්‍රදර්ශනය කරයි - දැන්වීම සුදුසු හෝ අවහිර කළ යුතුය, හේතුව පෙන්නුම් කරයි.
අතින් මධ්යස්ථ කිරීමේදී සේවාවේ ගුණාත්මක භාවයට හානියක් නොවන පරිදි, මිනිසුන්ගේ වැඩ නිරන්තරයෙන් අධීක්ෂණය කරනු ලැබේ. උදාහරණයක් ලෙස, කාර්ය ප්‍රවාහයේ, උපපරිපාලක වරයාට "උගුල්" පෙන්වනු ලැබේ—දැන්වීම් සඳහා දැනටමත් සූදානම් කළ විසඳුම් ඇත. උපපරිපාලක වරයාගේ තීරණය නිමි තීරණය සමඟ නොගැලපේ නම්, උපපරිපාලක වරයාට දෝෂයක් ලබා දෙනු ලැබේ.
සාමාන්‍යයෙන්, ප්‍රමිතිකරුවෙක් එක් දැන්වීමක් පරීක්ෂා කිරීමට තත්පර 10ක් වැය කරයි. එපමණක් නොව, සියලුම සත්‍යාපිත දැන්වීම් වලින් දෝෂ ගණන 0,5% ට වඩා වැඩි නොවේ.
මිනිසුන්ගේ මධ්‍යස්ථභාවය
Odnoklassniki හි සගයන් ඊටත් වඩා ඉදිරියට ගොස් “ප්‍රේක්ෂකයන්ගේ උපකාරයෙන්” ප්‍රයෝජන ගත්හ: ඔවුන් සමාජ ජාලය සඳහා ක්‍රීඩා යෙදුමක් ලියා ඇති අතර එමඟින් ඔබට විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් ඉක්මනින් සලකුණු කළ හැකි අතර නරක ලකුණක් ඉස්මතු කරයි - Odnoklassniki Moderator () අන්තර්ගතය වඩාත් විනෝදජනක කිරීමට උත්සාහ කරන OK පරිශීලකයින්ගේ උපකාරයෙන් ප්‍රයෝජන ගැනීමට හොඳ ක්‍රමයක්.
පරිශීලකයන් දුරකථන අංකයක් ඇති ඡායාරූප ටැග් කරන ක්‍රීඩාවක්.
වේදිකාවේ ඇති ඕනෑම දැන්වීම් පෝලිමක් Odnoklassniki Moderator ක්‍රීඩාව වෙත හරවා යැවිය හැක. ක්‍රීඩා පරිශීලකයින් සලකුණු කරන සෑම දෙයක්ම සත්‍යාපනය සඳහා අභ්‍යන්තර ප්‍රමිතිකරුවන් වෙත යවනු ලැබේ. මෙම යෝජනා ක්රමය මඟින් ඔබට පෙරහන් තවමත් නිර්මාණය කර නොමැති දැන්වීම් අවහිර කිරීමටත්, ඒ සමඟම පුහුණු සාම්පල නිර්මාණය කිරීමටත් ඉඩ සලසයි.
මධ්යස්ථ ප්රතිඵල ගබඩා කිරීම
අපි දැනටමත් තීරණයක් ගෙන ඇති වෙළඳ දැන්වීම් නැවත සැකසීමට ඉඩ නොදෙන ලෙස මධ්‍යස්ථකරණයේදී ගන්නා සියලුම තීරණ අපි සුරකිමු.
දැන්වීම් මත පදනම්ව සෑම දිනකම මිලියන ගණනක් පොකුරු නිර්මාණය වේ. කාලයාගේ ඇවෑමෙන්, සෑම පොකුරක්ම "හොඳ" හෝ "නරක" ලෙස ලේබල් කරනු ලැබේ. සෑම නව දැන්වීමක් හෝ එහි සංශෝධනයක්, ලකුණක් සහිත පොකුරක් ඇතුළු කිරීමෙන්, පොකුරෙන්ම ස්වයංක්රීයව විභේදනයක් ලැබේ. දිනකට එවැනි ස්වයංක්රීය විභේදන 20 ක් පමණ ඇත.
පොකුරට නව නිවේදන කිසිවක් නොපැමිණෙන්නේ නම්, එය මතකයෙන් ඉවත් කර එහි හැෂ් සහ විසඳුම Apache Cassandra වෙත ලියා ඇත.
වේදිකාවට නව දැන්වීමක් ලැබුණු විට, එය මුලින්ම උත්සාහ කරන්නේ දැනටමත් නිර්මාණය කර ඇති ඒවා අතර සමාන පොකුරක් සොයාගෙන එයින් විසඳුමක් ලබා ගැනීමටය. එවැනි පොකුරක් නොමැති නම්, වේදිකාව කැසැන්ඩ්රා වෙත ගොස් එහි බලයි. ඔබ එය සොයාගත්තද? විශිෂ්ටයි, පොකුරට විසඳුම යොදන අතර එය යූලා වෙත යවයි. සෑම දිනකම එවැනි "පුනරාවර්තන" තීරණ 70 ක සාමාන්‍යයක් ඇත - සමස්තයෙන් 8%.
සාරාංශ කිරීමට
අපි වසර දෙකහමාරක් තිස්සේ Odnoklassniki මධ්යස්ථ වේදිකාව භාවිතා කර ඇත. අපි ප්රතිඵල වලට කැමතියි:
- අපි දිනකට සියලුම දැන්වීම් වලින් 94% ක් ස්වයංක්රීයව මධ්යස්ථ කරන්නෙමු.
- එක් දැන්වීමක් නවීකරණය කිරීමේ පිරිවැය රුබල් 2 සිට කොපෙක් 7 දක්වා අඩු කරන ලදී.
- සූදානම් කළ මෙවලමට ස්තූතියි, අපි කළමනාකරුවන් කළමනාකරණය කිරීමේ ගැටළු ගැන අමතක කළෙමු.
- අපි එම මොඩරේටර් සංඛ්‍යාව සහ අයවැය සමඟ අතින් සැකසූ දැන්වීම් ගණන 2,5 ගුණයකින් වැඩි කළෙමු. ස්වයංක්රීය පාලනය හේතුවෙන් අතින් මධ්‍යස්ථකරණයේ ගුණාත්මකභාවය ද වැඩි වී ඇති අතර දෝෂ වලින් 0,5% ක් පමණ උච්චාවචනය වේ.
- අපි ඉක්මනින් නව අයාචිත තැපැල් වර්ග පෙරහන් සමඟ ආවරණය කරන්නෙමු.
- අපි ඉක්මනින් නව දෙපාර්තමේන්තු මධ්යස්ථ කිරීමට සම්බන්ධ කරමු . 2017 සිට, යූලා නිශ්චල දේපල, පුරප්පාඩු සහ ස්වයංක්රීය සිරස් එකතු කර ඇත.
මූලාශ්රය: www.habr.com