谷歌揭示了它如何捕捉虚假的本地商业评论

谷歌发布了一篇博客文章,分享了他们更新了机器学习系统,以捕获和删除更多虚假评论、虚假企业列表和欺诈性贡献的图像和视频。

自动化系统和人工审查团队删除了超过 2 亿张照片、700 万个视频,并阻止或删除了超过 1.15 亿条评论,这比上一年(2021 年)增加了 20%。

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谷歌正在使用全新的机器学习模型来捕捉和删除虚假和欺诈性内容。

这些机器学习模型在用户贡献的内容中寻找异常模式,包括标记以前从未见过的新形式的滥用行为。

谷歌分享:

“长期以来,我们一直使用机器智能来帮助我们发现潜在的滥用模式,并且我们将继续发展我们的技术。

去年,我们对机器学习模型进行了重大更新,帮助我们以比往年快很多倍的速度识别新的滥用趋势。

例如,我们的自动化系统检测到以 .design 或 .top 结尾的网站的业务资料突然增加——这很难在数百万个资料中手动发现。

我们的分析师团队很快确认这些网站是假的——我们能够快速删除它们并禁用相关帐户。”

Google 的系统会在发布新内容之前对其进行审核,以阻止提交到 Google 地图系统的虚假或欺诈性内容。

他们还部署了一个机器学习模型来扫描已经发布的内容,以捕捉可能已经通过初步审查的虚假内容。

这些新系统比 2021 年更快地阻止垃圾邮件并捕获更多垃圾邮件。

谷歌揭示了它如何捕捉虚假的本地商业评论

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