UGC网站的内容审核管理是怎么做的？

1、内容的重点程度,决定了审核的侧重点如何分配.

以知乎为例,知乎的审核应该以机审为主,在发现一些问题之后（如机审异常、有人举报等）,再介入人工干预.但一个新闻发布系统,则新文章需要经过相对严格的人审,对于评论则通过机审即可.再以淘宝为例,淘宝也可以假拟为一个UGC网站,商品上架偏重于机审、人审为辅.

一般而言,机审和人审都需要具备,海量数据以机审为主,人审为辅；少量数据则可投入更多的人审.机审侧重于一些可衡量的因子,如违禁词、内容长度、spam.

2、审核不是目的,只是手段.

需要通过额外的体系,刺激用户发布不违规的内容,以体现其在站内的价值最大化.如网站的ranking、首页曝光、用户社区虚拟价值等

最后说一下,机审系统在技术层面不复杂,它的核心是需要建立一套怎样的审核规则（可能多个审核环节组合）,以及词库的不断累积运营.

核心:用户自身是关键,要放权给用户,别想着软文什么的都站方去监督,你只要培养出用户举报的习惯就好了.另外通过培养“真实分享”氛围,鼓励发布上身图实物秀购买记录什么的这些手段很有用,基本可以杜绝软文.

移动互联网UGC中,如何让用户发布的内容不淹没在海量内容之中？如何排序这些内容？

在移动互联网时代,有一些应用可以查看所有用户发布的内容,比如墨迹实景可以查看全城用户发布的实景图片,查看附近的微博可以看到附近的海量微博内容.

那么如何让一个用户发布的内容不会瞬间淹没在timeline海量的内容之中？

如何排序这些内容以筛选优质内容产生在用户面前？

web时代,类似于论坛你发的帖子可能瞬间被时间排序淹没,web可以使用版主、管理员可以推荐、置顶内容,但现在移动时代用这种纯人力的方式好像不太实际.

在理想的情况下,当参与排序的评价体系足够多元化,个性化的时候,合适的内容就会在合适的时间出现在合适的人的面前.

比如一条微博,用户可以按发布时间排序（关注新进展/事件源头）,点击量排序（浏览热度）,可以按评论数排序（讨论热度）,可以按评论的被回复数排序（更精准的讨论热度）,可以按参与讨论的人数排序（问题覆盖面）,可以按参与讨论的人和我之前参与讨论的问题的交集大小来排序,这就产生了很多评价的参数.目前的推荐/展示,大部分是前几种的单独运用.

其实还有一种更复杂的运用,复杂到我现在也没有做出一套原型,现在仅能把思路跟大家讨论下:为这些参数设置不同的权重,并根据用户的浏览记录调整修正.例如一条微博发布后有1000的基础分,每隔1小时减100,每次浏览+1（阅读全文）,每次评论+5,每次对评论的评论+8,每次引用+10,有后续报道的话双方按20%的权重共享分数……最后按总分对N小时之内的内容进行排序（N取决于用户之前的浏览习惯）.

这套体系参数很多,更麻烦的在于为各个参数合理分配权重是需要大量用户数据支持的,也许我忙完手头的项目后,会有时间（!!）把这个算法细化下做个测试,暂时这还只是个想法罢了.

传统的推荐手段已经不能解决这个问题了.

原因如下:

1、可推荐的位置总是有限的,而用户渴望获得“存在感”的需求却是无限的.

2、传统推荐手段容易造成资源的浪费.如推荐给用户的内容,用户不感兴趣,而那些用户感兴趣的内容却没能推荐给用户.

目前比较行之有效的方案是:个性化推荐!

根据用户的地区、年龄、性别、职业、语言、学历、标签,甚至是其浏览记录,来判断哪些用户喜欢哪些内容,用户之间谁可以成为朋友.然后通过算法进行个性化推荐（常见有内容推荐与好友推荐两种手段）,让用户找到那些与他志同道合的人,建立关系,讨论话题.

技术与产品驱动的运营,非传统人力运营.题主应该要的就是这种吧.

如今许多社区产品都会引导用户填写个人资料,个人标签等之类的信息,就是如此.因为这对产品运营来说,是非常重要的.甚至后期的广告精准投放,都要依赖这个.

最近也遇到了类似的困扰,目前仍没有找到合适的解决方案,无法做回答,就说说我的一些想法吧.

先冒昧的精简下题主的问题:

问题:移动互联网UGC中,如何让用户发布的内容不淹没在海量内容之中？如何排序这些内容？

补充描述:那么如何让一个用户发布的内容不会瞬间淹没在timeline海量的内容之中？如何排序这些内容以筛选优质内容产生在用户面前？

姑且理解为:

在一个App里,如何顾及到每一个内容生产者（用户）,让他们产生的内容都可以得到一定的关注？怎么对这些内容进行合理的排序？

的确,每个人都渴望得到他人的关注和重视,尤其是在一个群体里,我们希望获得认同感,成为大群体的一分子.发布内容的用户也是一样,如果TA的内容在发布出去后如石沉大海毫无回应,难免会有“为什么我这么用心发布的内容没人关注”的失落感,所以努力“让用户发布的内容不淹没在海量内容之中”的出发点没有错.

但话说回来,只有有价值的内容才需要被创造,而内容是否有价值的评委不再是传统的编辑人员,是用户.以最常见的帖子形态为例,刚刚发布时在信息流里按发布时间排序,然后按最后回复时间进行再次排序（有回复的帖会被排到前面,即使是很早之前发布的）,信息流里新老交替；再看看微博,为了讲求时效性只按发布时间排序（有段时间好像上线了个“智能排序”,不知何时又下线了）,但其实也并不仅仅如此,微博的“转发”功能也可以让旧内容重新排到前面,比如你在2015/6/25转发了一条某人发布于2012/3/18的微博,这是不是也是一种新老交替呢？

UGC产品的基本脉络为:产生内容——分发内容——围绕内容互动,而现在我们要解决的是中间的“分发内容”的环节,常见的解决方案上面已经很多朋友说过了,就不一一赘述了.信息数量大、更新快,用户很难在有限的时间内从信息海洋中获取自己想要的信息,对用户Timeline 的梳理,把优质内容呈现给用户,是个快速获取有价值信息的一个好办法.但到底到底什么样的信息才算是优质内容？才是用户想要的？从各种维度根据算法来做智能推荐？个人觉得这个谁说了都不算,只有用户自己说了算,也就是说排序规则的制定权到底该给谁,产品运营方制定规则,你按我的来就行；还是交给用户自己做决定,我想优先查看哪些内容,这才是最大的争议.

我们终究是生活在现实世界的,而网络世界的行为准则与现实世界逐渐趋于一致.举个不恰当的例子,这就像是看病,我们万万不可因几篇介绍某种新治疗手段（算法）的文章就对该疗法心生向往,以为有了它,就有了解脱/治愈的希望.对于采用何种治疗方式,还是要由医生（产品团队）根据自身（产品）的具体情况来做诊治.

弱化时间线.优质内容会自动浮出水面.太多的产品都重视新闻,新的内容,而忽视那些陈旧有价值的东西.搜索引擎能找到有价值的东西,但是需要用户自己去挖掘.很多时候用户又不知道自己要什么.这时候推荐引擎出现了.

垂直化的UGC推荐更好做一些,除了时间线以外UGC产生的内容应该由用户决定到底是不是值得推荐,用户注册之初便进行一次信息搜集和组织,引导用户更多的去与内容互动

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