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咨詢?nèi)绾纬蔀榇河鹱髡哒?qǐng)聯(lián)系：鳥哥筆記小羽毛（ngbjxym）
AI核心要研究的是如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，而人的智能性核心體現(xiàn)在對(duì)不同事物的感知能力、推理能力、決策能力。因此要想做出AI產(chǎn)品就離不開對(duì)感知的研究，推理機(jī)制的研究以及智能決策方向的研究。對(duì)感知智能而言，AI已經(jīng)做了很多突破，例如機(jī)器對(duì)聽覺、視覺、觸覺的感知能力，通過攝像頭、麥克風(fēng)或者其他的傳感設(shè)備，借助語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別的一些算法模型，能夠進(jìn)行識(shí)別和理解。
感知智能的發(fā)展能夠采集到海量的不同來(lái)源及不同存儲(chǔ)方式的數(shù)據(jù)，如果想要用這些數(shù)據(jù)做出具體場(chǎng)景化的應(yīng)用，目前市面上常用的方式有兩種，一種是統(tǒng)計(jì)分析，也就是在業(yè)務(wù)中做的最多的數(shù)據(jù)理解和分析，包括了語(yǔ)義分析、情感分析，及各種指標(biāo)分析的數(shù)據(jù)可視化。另外一種是決策，基于收集或者產(chǎn)生的數(shù)據(jù)去做自動(dòng)化決策，或者智能推薦、智能問答等。而在做這些內(nèi)容時(shí)依賴的核心技術(shù)就是知識(shí)圖譜相關(guān)的技術(shù)。
了解知識(shí)圖譜是什么之前，先了解數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)之間的關(guān)系。
數(shù)據(jù)是指聲音、圖像、符號(hào)，通常指最原始的記錄，數(shù)據(jù)間彼此孤立，沒有經(jīng)過加工和解釋。
信息是指數(shù)據(jù)經(jīng)過加工處理后，建立了某種聯(lián)系或增加了某些屬性；
信息可以經(jīng)過加工和處理轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式。
知識(shí)是通過實(shí)踐獲得的認(rèn)識(shí)或經(jīng)驗(yàn)的總和，可以是已經(jīng)文本化的知識(shí)，也可以是存儲(chǔ)在大腦中的認(rèn)知。
eg：
「38.5」這是一條數(shù)據(jù)，不具有任何意義。
「小明測(cè)量體溫為38.5度」這是一條信息，并且38.5是一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)。
「正常人體的溫度為36-37度，當(dāng)體溫超過基礎(chǔ)體溫1度及以上時(shí)，即認(rèn)為發(fā)熱，而不同的溫度范圍又可分為低熱、高熱...」這是一條知識(shí)，是通過許多病例、實(shí)驗(yàn)總結(jié)出的公認(rèn)正確的。
「小明發(fā)熱了，因?yàn)樗w溫為38.5度」這個(gè)結(jié)果是由知識(shí)推理而來(lái)的。
知識(shí)圖譜是基于圖模型來(lái)描述知識(shí)以及構(gòu)建關(guān)聯(lián)關(guān)系模型的技術(shù)手段，現(xiàn)實(shí)世界中常用到的知識(shí)，或者我們腦海中記住的知識(shí)，通常是一段描述性的話，而知識(shí)圖譜就是將某段描述知識(shí)的話抽象成主體、屬性、關(guān)系的三元組，并利用圖譜的形式呈現(xiàn)出來(lái)。如下圖即是一個(gè)簡(jiǎn)單的知識(shí)圖譜?！笍埌刂ァ?、「謝霆鋒」、「王菲」是人物主體；「出生年月」、「性別」、「年齡」為主體屬性；「前妻」、「現(xiàn)任女友」、「情敵」為知識(shí)抽象出的關(guān)系。
“前妻”知識(shí)：
男女雙方在法律上曾經(jīng)成立過婚姻，后通過協(xié)議或訴訟的方式解除了婚姻，終止了夫妻間權(quán)利和義務(wù)，對(duì)男方而言稱呼女方為前妻。
推理過程：
張柏芝和謝霆鋒之間在法律上曾經(jīng)成立過婚姻，后解除了婚姻，且張柏芝是女性，因此張柏芝是謝霆鋒的前妻。
在知識(shí)圖譜技術(shù)中，「張柏芝」、「謝霆鋒」、「王菲」被稱為節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)可以是實(shí)體也可以是抽象出的概念；加粗的黑線稱為邊，表現(xiàn)實(shí)體或概念之間的關(guān)系，如「張柏芝」和「謝霆鋒」的關(guān)系是「前妻」。圖中每一個(gè)圓都是一個(gè)節(jié)點(diǎn)，連接圓的直線都是邊，可以看出知識(shí)圖譜是由節(jié)點(diǎn)和邊組成。而節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)之間的邊，可以是屬性、也可以是關(guān)系，例如「張柏芝」、「謝霆鋒」之間的邊代表的是關(guān)系，「張柏芝」、「性別：女」之間的邊代表的是屬性。
最早知識(shí)圖譜的應(yīng)用是用來(lái)提升搜索引擎的能力，早期的搜索，是依賴網(wǎng)頁(yè)間的超鏈接、搜索關(guān)鍵詞與網(wǎng)頁(yè)包含關(guān)鍵詞的匹配關(guān)系進(jìn)行精確或模糊搜索。但互聯(lián)網(wǎng)終極形態(tài)是萬(wàn)物的互聯(lián)，搜索的終極目的也是對(duì)萬(wàn)物的直接搜索，因此僅依靠關(guān)鍵詞之間的匹配不足以滿足日益豐富的搜索需求。在傳統(tǒng)的搜索模式下，當(dāng)我們搜索「謝霆鋒的前妻是誰(shuí)？」，檢索結(jié)果可能是某個(gè)網(wǎng)頁(yè)中包含了「謝霆鋒的前妻是張柏芝」這句話，我們才能找到網(wǎng)頁(yè)，在從網(wǎng)頁(yè)中的信息中得知謝霆鋒的前妻是張柏芝這個(gè)結(jié)論。
而上圖知識(shí)圖譜的建立，當(dāng)搜索需求產(chǎn)生時(shí)會(huì)快速的返回「張柏芝」及個(gè)人信息。
知識(shí)圖譜的構(gòu)建通常分為兩類，一類是開放域的知識(shí)圖譜、一類是垂直領(lǐng)域的知識(shí)圖譜，像google、百度搜索等搜索引擎建立的知識(shí)圖譜屬于開放域的，像某個(gè)領(lǐng)域，電商、金融、圖情、生活?yuàn)蕵返然诰唧w領(lǐng)域和場(chǎng)景構(gòu)建的知識(shí)圖譜為垂直領(lǐng)域的知識(shí)圖譜。兩種圖譜的場(chǎng)景應(yīng)用不太一樣，但涉及的底層邏輯和構(gòu)建流程是相似的。
知識(shí)圖譜的構(gòu)建涉及了知識(shí)表示、知識(shí)獲取、知識(shí)處理和知識(shí)利用等多方面。
知識(shí)表示：
簡(jiǎn)單理解就是設(shè)計(jì)者把得到的知識(shí)，針對(duì)各種問題的類型和場(chǎng)景，設(shè)計(jì)成多種表現(xiàn)形式，而使用者可以直接使用這種設(shè)計(jì)好的表示方法來(lái)代表這類知識(shí)信息。
例如我作為系統(tǒng)設(shè)計(jì)者，我定義了“V”為“或”的意思，其它使用者均可用“V”代表“或”。
知識(shí)獲?。?/p>
指人通過設(shè)計(jì)、程序編碼、人機(jī)交互使機(jī)器獲取知識(shí)，例如人為建立知識(shí)庫(kù)，讓專家系統(tǒng)來(lái)獲取知識(shí)，大部分都是通過人工的方式將人類的知識(shí)存儲(chǔ)到機(jī)器中，這個(gè)過程就是知識(shí)獲取的過程。
*知識(shí)庫(kù)是相互關(guān)聯(lián)的事實(shí)及數(shù)據(jù)的集合，常被用來(lái)支持專家系統(tǒng)，是專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)規(guī)則的集合，包含了規(guī)則所聯(lián)系的所有關(guān)系和數(shù)據(jù)。
*專家系統(tǒng)是人工智能研究方向之一，是指利用人類某個(gè)領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q問題的知識(shí)或者方法來(lái)進(jìn)行程序化，依賴知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)體系來(lái)進(jìn)行決策。
知識(shí)處理：
包含了知識(shí)的加工、邏輯判斷、推理、知識(shí)輸出的過程。
nlp自然語(yǔ)言處理是知識(shí)處理的核心。
知識(shí)利用：
將規(guī)范的知識(shí)結(jié)構(gòu)應(yīng)用到具體的場(chǎng)景之中，創(chuàng)造價(jià)值。
在構(gòu)建技術(shù)上，數(shù)據(jù)和算法是知識(shí)圖譜的底層支持，包含了信息表示、信息抽取、信息融合、信息推理和信息決策等多個(gè)階段。
信息來(lái)源：
通常可以通過多個(gè)渠道或者來(lái)源來(lái)獲取知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)，包含了文本、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)、多媒體數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、人工眾包數(shù)據(jù)等。
信息表示：
利用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言來(lái)描述人腦或者文本中的知識(shí)，來(lái)幫助進(jìn)行下一步推理。
應(yīng)用到的技術(shù)手段，例如文本數(shù)據(jù)，通常會(huì)使用nlp自然語(yǔ)言處理技術(shù)，進(jìn)行實(shí)體識(shí)別、實(shí)體鏈接、關(guān)系抽取、事件抽取等從文本中抽取出知識(shí)，在利用RDF把三元組作為基本的數(shù)據(jù)模型。
基本邏輯包含了實(shí)體、實(shí)體屬性、實(shí)體之間的關(guān)系。
信息抽?。?/p>
結(jié)構(gòu)化和文本化的數(shù)據(jù)是目前主要使用的數(shù)據(jù)形式，從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中抽取信息一般使用現(xiàn)有的D2R工具，如D2RServer。
從文本中抽取信息主要經(jīng)歷實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取兩部分，關(guān)系抽取一般可以使用基于特征模版的方法（人工打標(biāo)簽），或者機(jī)器學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行抽取。
信息融合：
通常自己的數(shù)據(jù)源或者知識(shí)庫(kù)不足以構(gòu)建解決實(shí)際問題時(shí)，會(huì)去從第三方的知識(shí)庫(kù)或者收集其他渠道的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，主要包含了模式層的融合和數(shù)據(jù)層的融合，核心解決的問題是避免實(shí)體與關(guān)系的沖突，或者相同實(shí)體含義但使用的不同的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)符，造成了不必要冗余。
知識(shí)圖譜補(bǔ)全與推理：
此環(huán)節(jié)核心是依賴于補(bǔ)全算法去實(shí)現(xiàn)，一種方法是基于本體推理的補(bǔ)全方法，另一種是基于圖結(jié)構(gòu)和關(guān)系路徑進(jìn)行補(bǔ)全。
通常推理和補(bǔ)全是一個(gè)相互協(xié)作的過程，通過推理發(fā)現(xiàn)有問題的地方，進(jìn)行補(bǔ)全。
應(yīng)用與決策：
語(yǔ)義檢索、智能問答、智能決策系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)。
下面通過具體示例來(lái)理解知識(shí)圖譜的構(gòu)建流程。
在目前電商的交易場(chǎng)景中，交易規(guī)模巨大，不僅涉及了線上、線下交易場(chǎng)景，還有各種新零售、多語(yǔ)言平臺(tái)、線上線下相結(jié)合的各種復(fù)雜的購(gòu)物場(chǎng)景，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的聯(lián)通需求越來(lái)越強(qiáng)烈，因此電商的知識(shí)圖譜對(duì)于行業(yè)而言變得很重要。
電商的知識(shí)圖譜主要是圍繞商品構(gòu)建的，基于人、貨、場(chǎng)的主要框架進(jìn)行拆解。
在電商這個(gè)領(lǐng)域下進(jìn)行知識(shí)表示時(shí)，首先需要確認(rèn)共涉及多少個(gè)一級(jí)本體、二級(jí)本體，電商知識(shí)主要的獲取來(lái)源是知識(shí)眾包，核心涉及了本體的設(shè)計(jì)，圍繞商品本身的屬性、消費(fèi)者的需求、平臺(tái)運(yùn)營(yíng)管理的機(jī)制。在不同平臺(tái)和渠道的數(shù)據(jù)采集工具不一樣，采集上來(lái)的數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)形式也會(huì)略有差異，例如電商的賣點(diǎn)、詳情、圖片、評(píng)價(jià)，輿情信息中的品牌和口碑，涉及了大量的文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)。在進(jìn)行知識(shí)表示時(shí)涉及了各種NLP、CNN技術(shù)。要求知識(shí)命名識(shí)別系統(tǒng)具有大規(guī)模實(shí)體類型識(shí)別的能力。并且把識(shí)別出的主體與知識(shí)圖譜進(jìn)行鏈接。以阿里電商認(rèn)知圖譜的示例主要包括：
商品域：
型號(hào)、尺碼、大小、顏色、口感、材質(zhì)..
用戶域：
性別、年齡、風(fēng)格、品牌、購(gòu)買力...
LBS域：購(gòu)物場(chǎng)景、群體、泛品類……
然后需要對(duì)實(shí)體進(jìn)行描述，除了基礎(chǔ)的屬性及屬性值以外，需要通過實(shí)體標(biāo)簽進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，大部分實(shí)體標(biāo)簽變化比較快，通常是通過知識(shí)推理獲取的。例如商品的標(biāo)簽中，可以通過材料的配比或者國(guó)家行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行處理。例如：
低糖：
食品每100克或100毫升的糖含量不能超過5克；
無(wú)糖：
食品每100克或100毫升糖含量不能超過0.5克
通過知識(shí)推理，可以根據(jù)商品配料表中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為「無(wú)糖」、「低糖」的知識(shí)點(diǎn)，從而將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)標(biāo)簽。大部分信息在提取之后會(huì)比較零散，需要將已建立好關(guān)系的知識(shí)庫(kù)中或者第三方的知識(shí)庫(kù)來(lái)源的信息做融合，以及實(shí)體對(duì)齊、實(shí)體消歧義的技術(shù)操作。
實(shí)體對(duì)齊：
例如迪奧是一個(gè)品牌名，DIOR為同一個(gè)品牌的英文名，雖然是同一個(gè)品牌由于文本不一樣，會(huì)被計(jì)算機(jī)識(shí)別為兩個(gè)實(shí)體，因此我們需要將類似的內(nèi)容對(duì)齊和統(tǒng)一化。
實(shí)體消歧：
例如蘋果是一種水果，在某些上下文中它可能表達(dá)蘋果手機(jī)，這時(shí)需要根據(jù)上下文進(jìn)行實(shí)體消歧。
完成上述操作后，才會(huì)進(jìn)行實(shí)體的抽取，實(shí)體抽取的過程中會(huì)利用算法進(jìn)行實(shí)體間的相似性計(jì)算，主要依賴于本體庫(kù)中建立的本體之間的關(guān)系，進(jìn)行推理和補(bǔ)齊。例如不同人買了同一件商品，或買了相似商品，該以怎樣的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行知識(shí)圖譜的關(guān)聯(lián)。可以采用自動(dòng)化抽取或者人工抽取的方式進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，自動(dòng)化抽取可以大批量任務(wù)，以及在多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)處理中具有極大優(yōu)勢(shì)。但對(duì)于復(fù)雜場(chǎng)景的抽取和識(shí)別依舊需要人工的介入。
在初步的知識(shí)圖譜構(gòu)建成功之后，需要進(jìn)行知識(shí)庫(kù)的質(zhì)量評(píng)估，當(dāng)部分關(guān)系無(wú)法通過知識(shí)庫(kù)進(jìn)行抽取時(shí)，需要進(jìn)行知識(shí)推理算法及知識(shí)圖譜補(bǔ)全算法進(jìn)行關(guān)系鏈路的優(yōu)化。目前市面上已有部分技術(shù)上的解決方案，感興趣童鞋可以查閱更多資料進(jìn)行擴(kuò)展。
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一、根據(jù)《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》《中華人民共和國(guó)未成年人保護(hù)法》等法律法規(guī)，對(duì)以下違法、不良信息或存在危害的行為進(jìn)行處理。
1. 違反法律法規(guī)的信息，主要表現(xiàn)為：
1)反對(duì)憲法所確定的基本原則；
2)危害國(guó)家安全，泄露國(guó)家秘密，顛覆國(guó)家政權(quán)，破壞國(guó)家統(tǒng)一，損害國(guó)家榮譽(yù)和利益；
3)侮辱、濫用英烈形象，歪曲、丑化、褻瀆、否定英雄烈士事跡和精神，以侮辱、誹謗或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名譽(yù)、榮譽(yù)；
4)宣揚(yáng)恐怖主義、極端主義或者煽動(dòng)實(shí)施恐怖活動(dòng)、極端主義活動(dòng)；
5)煽動(dòng)民族仇恨、民族歧視，破壞民族團(tuán)結(jié)；
6)破壞國(guó)家宗教政策，宣揚(yáng)邪教和封建迷信；
7)散布謠言，擾亂社會(huì)秩序，破壞社會(huì)穩(wěn)定；
8)宣揚(yáng)淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪；
9)煽動(dòng)非法集會(huì)、結(jié)社、游行、示威、聚眾擾亂社會(huì)秩序；
10)侮辱或者誹謗他人，侵害他人名譽(yù)、隱私和其他合法權(quán)益；
11)通過網(wǎng)絡(luò)以文字、圖片、音視頻等形式，對(duì)未成年人實(shí)施侮辱、誹謗、威脅或者惡意損害未成年人形象進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)欺凌的；
12)危害未成年人身心健康的；
13)含有法律、行政法規(guī)禁止的其他內(nèi)容；
2. 不友善：不尊重用戶及其所貢獻(xiàn)內(nèi)容的信息或行為。主要表現(xiàn)為：
1)輕蔑：貶低、輕視他人及其勞動(dòng)成果；
2)誹謗：捏造、散布虛假事實(shí)，損害他人名譽(yù)；
3)嘲諷：以比喻、夸張、侮辱性的手法對(duì)他人或其行為進(jìn)行揭露或描述，以此來(lái)激怒他人；
4)挑釁：以不友好的方式激怒他人，意圖使對(duì)方對(duì)自己的言論作出回應(yīng)，蓄意制造事端；
5)羞辱：貶低他人的能力、行為、生理或身份特征，讓對(duì)方難堪；
6)謾罵：以不文明的語(yǔ)言對(duì)他人進(jìn)行負(fù)面評(píng)價(jià)；
7)歧視：煽動(dòng)人群歧視、地域歧視等，針對(duì)他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊；
8)威脅：許諾以不良的后果來(lái)迫使他人服從自己的意志；
3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個(gè)帳號(hào)多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個(gè)廣告帳號(hào)互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
6)購(gòu)買或出售帳號(hào)之間虛假地互動(dòng)，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營(yíng)銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營(yíng)銷；
8)使用特殊符號(hào)、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測(cè)字、占卜、解夢(mèng)、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治?。?br /> 2)求推薦算命看相大師；
3)針對(duì)具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢(shì)，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來(lái)誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動(dòng)「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號(hào)召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號(hào)」形式刷量控評(píng)等行為
5)通過「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會(huì)公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評(píng)述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭(zhēng)行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對(duì)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺(tái)氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對(duì)帳號(hào)進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號(hào)的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊(cè)、使用帳號(hào)，或者濫用多個(gè)帳號(hào)發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺(tái)管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
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