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以太汽车信用算法

2017-11-29 团员 以太汽车 以太汽车

以太汽车是一个共享汽车&二手车b2c平台,优秀的信用算法对于以太有着重要的作用,同时也是以太的一大优势所在。

原始信用算法

最初的设想是从e股变动记录来判断某个用户(比如F)是否有拉小号的嫌疑:

1. 递归地选取F的所有下线,下线的下线……直到没有下线或人数超过32为止;

2. 假若穷尽后的F下线总数未超过32,则判定F正常;若否则进入下一步;

3. 检查被选出的F的下线的e股记录:

a) 假若其中除去关注以外的奖励次数>1,则判定该下线用户正常;

b) 假若其中除去关注以外的奖励次数≤1,则判定该下线用户有小号嫌疑;

4. 假若正常的下线人数占总下线人数的比例>5%,则判定F正常;

反之,则判定F有拉小号的嫌疑。


目前暂用的信用算法

仅以e股流水作为判断依据不够充分,现已对信用算法进行了一定的修改和扩充。

首先我们先设定一个“活跃”用户的标准:

假设一个用户从关注那天开始到现在一共有d天,e股记录中除去关注、推荐、e股退出之外的记录条数为n条。假若n/d≥0.1,则将此用户视为活跃,反之则视为不活跃。

以下就是目前暂用的信用算法的流程:

1. 检查给定用户F是否有文章被录用过,假若有则判定F正常,若无则进入下一步;

2. 检查F是否有新闻、考题被录用过,假若录用次数超过1次则判定F正常,若无则进入下一步;

3. 检查F是否有过赠送、工资记录(比如群董工资),若有则判定为正常,若无则进入下一步;

4. 计算F的总下线人数和其中活跃的下线人数(此处只考虑F的直接下线,不计入下线的下线之类的多级下线),以及花费在游戏上的以太币数目,总下线人数如果超过40转第5步,如果介于10到40之间转第6步,如果小于10转第7步;

5. 假若活跃下线人数/总下线人数≥3%,则判定F正常;假若活跃下线人数/总下线人数<3%,则判定F有拉小号嫌疑;

 6. 假若活跃下线人数<10,则判定F正常;假若活跃下线人数≥10,则比较F和他的下线的答题时间:

a) 若与F的答题时间接近(最近60次答题中有超过60%的答题时间相隔不到30分钟)的下线人数<10,则判定F正常;

b) 若答题时间接近的人数≥10,判定F有拉小号嫌疑;

7. 假若F在游戏上的花费>2以太币,则判定F正常;假若F在游戏上的花费≤2以太币,则比较F与其上线A以及A的其他下线的答题时间:

a) 若F无上线或其中与F的答题时间接近的人数<10,判定F正常;

b) 若答题时间接近的人数≥10,判定F有小号嫌疑;

欢迎大家对以太汽车的信用算法踊跃提出自己的宝贵意见和建议,我们将会根据你们的意见完善以太的信用算法。



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