解決Google Play評價灌水及攻擊亂象,Google靠機器學習幫忙 ... | 訂房資訊網
2018年12月18日—GooglePlay的評分和評論,是幫助使用者了解安裝應用程式重要的資訊,但是虛假和誤導性的評論正大肆破壞使用者對於這些資訊的信任,因此 ...
由於Google Play中洗評價狀況嚴重,Google以機器學習系統輔助偵測[1],刪除了數百萬條得評論和評分,還抓出了數千支涉及以不當方法洗評價的應用程式,並且警告開發者切勿違反Google Play政策。
Google Play的評分和評論,是幫助使用者了解安裝應用程式重要的資訊,但是虛假和誤導性的評論正大肆破壞使用者對於這些資訊的信任,因此Google現在對違規內容採取必要的措施。違規內容的類型包括侮辱、仇恨或偏離主題的評論,還有透過操縱的假評分。
Google提到,他們看到有許多不同操縱平均分數的方法,包括以給予5星的方式積極提升應用程式評分,或是以1星的方式攻擊其他應用程式,使其負面影響使用者。另外,也有不少來自為了換取金錢或是貴重虛擬寶物,由真人提供的評論和評分。
在今年,Google Play信任與安全團隊部署了一個新系統,利用機器學習偵測和清掃評分中的政策違規行為。由工程師與分析師共同組成團隊,密切監控和研究Google Play中的評分與評論的可疑行為,並定期提高模型精準度與召回率,而且還會定期要求熟練的評論人員,檢查機器學習所做出的決定,以確保模型的品質。
Google也警告開發者,不應該購買虛假的評分,而且也不應該以獎勵活動,要求使用者給於高分評價以換取寶物,這類的評分行為明確的在開發者政策中被禁止,開發者應該要詳讀Google Play開發者政策,以確保自己不會無意中發生違規行為。
而Google也提供可供使用者遵守的指南,包括不應接受金錢或是虛擬寶物,以換取評論或是評分,也應該給予有建設性的回饋,禁止使用侮辱字眼批評應用和遊戲,同時不應發布亂碼、仇恨、性或偏離主題的評論。在Google Play發現糟糕的的評分或是評論,用戶可以將評論標記為垃圾訊息,開發人員則可以透過Play控制臺提交回饋。
References Google以機器學習系統輔助偵測 (android-developers.googleblog.com) ...在Google Play 上發表評論 | 訂房資訊網
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