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商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)涵蓋了商業(yè)問(wèn)題的提出、數(shù)據(jù)收集和處理、模型構(gòu)建和應(yīng)用等多個(gè)環(huán)節(jié)的復(fù)雜過(guò)程。
首先，業(yè)務(wù)分析師或客戶提出一個(gè)具體的商業(yè)問(wèn)題，這個(gè)問(wèn)題的提出需要基于對(duì)業(yè)務(wù)的深入理解和分析。接下來(lái)，需要結(jié)合企業(yè)或組織的三大資源——高質(zhì)量的數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)知識(shí)以及數(shù)據(jù)挖掘軟件，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從大量的數(shù)據(jù)中提取出有商業(yè)價(jià)值的信息。最后，將這些洞察力嵌入到實(shí)際的業(yè)務(wù)流程中，用于提升銷(xiāo)售收入或利潤(rùn)，降低成本，提高運(yùn)營(yíng)效率等業(yè)務(wù)目標(biāo)。
為了使數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程更加規(guī)范化、系統(tǒng)化，出現(xiàn)了一些數(shù)據(jù)挖掘流程模型，CRISP-DM即是其中的一種優(yōu)秀代表。CRISP-DM全稱(chēng)為CRoss Industry Standard Process for Data Mining（跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程），如圖1.2所示，這個(gè)流程模型將整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程劃分為六個(gè)主要階段：業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型建立、模型評(píng)估和結(jié)果部署。
CRISP-DM強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)迭代和探索的過(guò)程，六個(gè)步驟并不是線性的，而是根據(jù)實(shí)際情況靈活進(jìn)行的。例如，如果在數(shù)據(jù)理解階段發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有數(shù)據(jù)無(wú)法解決業(yè)務(wù)問(wèn)題，可能需要返回到業(yè)務(wù)理解階段重新定義問(wèn)題；如果在模型建立階段發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)無(wú)法滿足建模需求，可能需要重新進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備；如果在模型評(píng)估階段發(fā)現(xiàn)模型效果不佳，可能需要返回到業(yè)務(wù)理解階段審視問(wèn)題定義，或者返回到數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和模型建立階段調(diào)整模型。
CRISP-DM流程為企業(yè)提供了一種結(jié)構(gòu)化的方法來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析，通過(guò)每個(gè)階段的專(zhuān)業(yè)處理，能夠有效地從大量數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的信息，支持企業(yè)的決策，提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
1. 業(yè)務(wù)理解
業(yè)務(wù)理解階段是CRISP-DM流程中的第一步，這個(gè)階段對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目至關(guān)重要。正確理解和定義業(yè)務(wù)問(wèn)題將極大地影響后續(xù)的工作。此階段的主要目標(biāo)是對(duì)商業(yè)問(wèn)題進(jìn)行明確的界定，并評(píng)估和組織企業(yè)的內(nèi)外部資源，使得可以更好地進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。在業(yè)務(wù)理解階段，我們需要完成以下工作：
● 確定商業(yè)目標(biāo)
此部分應(yīng)詳細(xì)介紹商業(yè)背景，明確商業(yè)目標(biāo)，定義達(dá)成目標(biāo)的成功標(biāo)準(zhǔn)。例如，如果是一家電商公司，可能的商業(yè)目標(biāo)是提高用戶轉(zhuǎn)化率或減少購(gòu)物車(chē)棄置率。成功標(biāo)準(zhǔn)可能是在一定時(shí)間內(nèi)將轉(zhuǎn)化率提高到某一特定的百分比。
● 形勢(shì)評(píng)估
這是對(duì)項(xiàng)目當(dāng)前環(huán)境的全面評(píng)估，包括企業(yè)已有資源（如數(shù)據(jù)、人力、技術(shù)等）、需求、假定和限制、風(fēng)險(xiǎn)偶然性，以及專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)的解釋。此外，還要進(jìn)行成本收益分析，以確保項(xiàng)目的收益超過(guò)成本。
● 確定數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)
在明確了商業(yè)目標(biāo)后，需要轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)，這可能涉及到預(yù)測(cè)某一特定指標(biāo)，或是發(fā)現(xiàn)潛在的數(shù)據(jù)模式。同時(shí)，還需要定義數(shù)據(jù)挖掘的成功標(biāo)準(zhǔn)，例如，模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率或召回率達(dá)到某一特定水平。
● 制訂項(xiàng)目計(jì)劃
根據(jù)前述的信息，制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃，包括時(shí)間線、責(zé)任分配等。此外，還要對(duì)可能使用的工具和方法進(jìn)行評(píng)估，例如，可能需要確定使用哪種編程語(yǔ)言，以及是否使用開(kāi)源庫(kù)或是商業(yè)軟件以降低開(kāi)發(fā)成本。
這個(gè)階段的目標(biāo)是將商業(yè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)科學(xué)問(wèn)題，并確定實(shí)施方案。每個(gè)步驟都需要深入的業(yè)務(wù)理解和交叉學(xué)科的知識(shí)。在整個(gè)過(guò)程中，與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)、數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)和其他相關(guān)團(tuán)隊(duì)的緊密溝通是非常重要的。
2. 數(shù)據(jù)理解
數(shù)據(jù)理解階段是CRISP-DM流程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，主要的任務(wù)是對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行深入的認(rèn)識(shí)和初步清理。這個(gè)階段能夠讓分析師對(duì)手頭的數(shù)據(jù)有一個(gè)全面的了解，為后續(xù)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和模型建立打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在這個(gè)階段，我們需要完成以下工作
● 收集原始數(shù)據(jù)
首先需要收集原始數(shù)據(jù)。這個(gè)過(guò)程可能包括從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取數(shù)據(jù)、獲取第三方數(shù)據(jù)源、或者直接從業(yè)務(wù)流程中獲取數(shù)據(jù)等方式。數(shù)據(jù)收集報(bào)告應(yīng)記錄詳細(xì)的數(shù)據(jù)收集過(guò)程，包括數(shù)據(jù)來(lái)源、收集時(shí)間、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)的類(lèi)型和格式等信息。
● 數(shù)據(jù)描述
數(shù)據(jù)描述報(bào)告主要是對(duì)數(shù)據(jù)的基本信息進(jìn)行描述，包括數(shù)據(jù)的大小、數(shù)據(jù)的字段含義、字段的數(shù)據(jù)類(lèi)型（如數(shù)值、類(lèi)別、日期等）、數(shù)據(jù)分布的概況等。這個(gè)過(guò)程有助于我們了解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和基本特性。
● 探索性分析
數(shù)據(jù)探索性分析是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的分析，包括計(jì)算一些統(tǒng)計(jì)量（如均值、中位數(shù)、方差等），繪制圖表（如直方圖、散點(diǎn)圖、箱線圖等），檢查數(shù)據(jù)的分布，探索變量之間的關(guān)系等。探索性數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)詳細(xì)記錄這個(gè)過(guò)程的結(jié)果，包括發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)特征、數(shù)據(jù)的異常值、變量間的關(guān)系等信息。
● 數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告
數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告主要評(píng)估數(shù)據(jù)的質(zhì)量，包括數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、一致性和時(shí)效性等。數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題可能包括缺失值、重復(fù)值、異常值、錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)類(lèi)型等。數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告應(yīng)明確指出這些問(wèn)題，并給出解決的建議。
在這個(gè)階段，一個(gè)重要的原則是：數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞往往直接影響到數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。因此，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的理解和初步的清理是非常重要的。
3. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段是CRISP-DM流程中非常關(guān)鍵的一環(huán)，主要是在建立數(shù)據(jù)挖掘模型之前對(duì)數(shù)據(jù)的最后準(zhǔn)備。在企業(yè)的實(shí)際情況中，數(shù)據(jù)往往被存儲(chǔ)在不同的部門(mén)、不同的數(shù)據(jù)庫(kù)或者數(shù)據(jù)庫(kù)中的不同數(shù)據(jù)表中。因此，需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和轉(zhuǎn)換，以生成符合數(shù)據(jù)挖掘需求的數(shù)據(jù)集。在這個(gè)階段我們需要完成下面一系列工作：
● 選擇數(shù)據(jù)
在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，不是所有數(shù)據(jù)都適合數(shù)據(jù)挖掘，因此需要確定哪些數(shù)據(jù)應(yīng)該包含在數(shù)據(jù)挖掘中，哪些數(shù)據(jù)應(yīng)該被剔除。這個(gè)過(guò)程可能涉及到對(duì)數(shù)據(jù)的抽樣，基于業(yè)務(wù)知識(shí)的特征選擇，以及基于統(tǒng)計(jì)分析的特征選擇等。
● 數(shù)據(jù)清理
數(shù)據(jù)清理是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量提升的過(guò)程，這可能包括對(duì)缺失值的處理（如插值、刪除等）、對(duì)異常值的處理（如修正、刪除等）、對(duì)重復(fù)值的處理等。數(shù)據(jù)清理報(bào)告應(yīng)詳細(xì)記錄數(shù)據(jù)清理的過(guò)程和結(jié)果。
● 數(shù)據(jù)重構(gòu)
數(shù)據(jù)重構(gòu)可能涉及到生成新的字段和記錄，例如，根據(jù)已有的數(shù)據(jù)計(jì)算出新的特征（如從日期中提取出月份、季節(jié)等）、進(jìn)行數(shù)據(jù)的離散化或連續(xù)化、進(jìn)行數(shù)據(jù)的平衡等。
● 整合數(shù)據(jù)
在現(xiàn)實(shí)企業(yè)中，數(shù)據(jù)可能被存儲(chǔ)在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)表中，因此需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。這可能涉及到數(shù)據(jù)的合并、數(shù)據(jù)的連接等操作。
● 格式化數(shù)據(jù)
最后，需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合數(shù)據(jù)挖掘的格式。例如，對(duì)于定類(lèi)數(shù)據(jù)，可能需要進(jìn)行獨(dú)熱編碼或者啞變量轉(zhuǎn)換；對(duì)于數(shù)值型數(shù)據(jù)，可能需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段的工作量通常占據(jù)了整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的大部分時(shí)間，因?yàn)樗婕暗降娜蝿?wù)復(fù)雜并且冗長(zhǎng)。然而，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是建立有效模型的關(guān)鍵，因此這個(gè)階段的工作是非常重要的。
4. 建立模型
建立模型階段是數(shù)據(jù)挖掘工作的核心環(huán)節(jié)，其主要任務(wù)是選用適當(dāng)?shù)哪Ｐ秃退惴▉?lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律。數(shù)據(jù)挖掘模型大體上可以分為數(shù)據(jù)描述和匯總、細(xì)分、概念描述、分類(lèi)、預(yù)測(cè)和相關(guān)性分析等。以下是建立模型環(huán)節(jié)的主要工作：
● 選擇建模技術(shù)
選擇合適的模型和算法是這個(gè)階段的第一步。選擇的過(guò)程中，需要考慮模型的假設(shè)和要求（如對(duì)數(shù)據(jù)的分布有無(wú)特定要求，是否需要大量的樣本，計(jì)算復(fù)雜度等），以及模型的適用范圍。對(duì)不同的模型技術(shù)進(jìn)行評(píng)估和對(duì)比，以確定最合適的建模技術(shù)。
● 產(chǎn)生檢驗(yàn)設(shè)計(jì)
為了評(píng)估模型的性能，需要設(shè)計(jì)相應(yīng)的檢驗(yàn)方案。這可能涉及到數(shù)據(jù)的劃分（如訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集的劃分），以及評(píng)估指標(biāo)的選擇（如準(zhǔn)確率、召回率、AUC等）。檢驗(yàn)設(shè)計(jì)應(yīng)詳細(xì)說(shuō)明如何對(duì)模型的性能進(jìn)行評(píng)估。
● 建立模型
在選擇了模型和算法后，需要設(shè)定模型的參數(shù)，如正則化參數(shù)、決策樹(shù)的深度等。然后使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)建立模型。建立模型的過(guò)程應(yīng)詳細(xì)記錄，包括模型的具體形式、使用的參數(shù)、訓(xùn)練的過(guò)程等。模型的適用性概述應(yīng)說(shuō)明模型適用的場(chǎng)景和限制。
● 模型評(píng)價(jià)
建立模型后，需要使用驗(yàn)證集和測(cè)試集來(lái)對(duì)模型的性能進(jìn)行評(píng)估。模型評(píng)價(jià)應(yīng)詳細(xì)記錄模型在各項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)上的表現(xiàn)。根據(jù)評(píng)價(jià)的結(jié)果，可能需要對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，或者嘗試其他的模型和算法。
這個(gè)階段的目標(biāo)是建立一個(gè)既符合業(yè)務(wù)需求，又能在數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好的模型。這可能需要反復(fù)的嘗試和調(diào)整，以及深入的業(yè)務(wù)和技術(shù)知識(shí)。
5. 模型評(píng)價(jià)
模型評(píng)價(jià)階段是數(shù)據(jù)挖掘流程中非常關(guān)鍵的一步，它的目的是評(píng)估模型是否達(dá)到了預(yù)期的效果，并決定是否將模型投入到實(shí)際應(yīng)用中，或者是否需要對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化和調(diào)整。模型評(píng)價(jià)通常涉及到技術(shù)層面和商業(yè)層面的評(píng)估，分別由建模人員和業(yè)務(wù)人員來(lái)共同完成以下工作：
● 結(jié)果評(píng)估
這個(gè)階段的主要任務(wù)是評(píng)估數(shù)據(jù)挖掘模型的結(jié)果，從技術(shù)角度（如準(zhǔn)確率、召回率、AUC等評(píng)估指標(biāo)）和商業(yè)角度（如模型對(duì)業(yè)務(wù)的貢獻(xiàn)、模型的可解釋性、模型的實(shí)施成本等）進(jìn)行全面的評(píng)價(jià)。結(jié)果評(píng)估應(yīng)詳細(xì)記錄模型的評(píng)估過(guò)程和結(jié)果，包括模型在各項(xiàng)指標(biāo)上的表現(xiàn)，模型的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，模型的改進(jìn)空間等。
● 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程回顧
在模型評(píng)價(jià)階段，也需要回顧整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程，查找是否存在疏忽和遺漏之處。例如，是否有更好的特征可以使用，是否有更好的模型可以嘗試，數(shù)據(jù)清理和準(zhǔn)備的過(guò)程是否充分等。數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程回顧可以幫助我們找到改進(jìn)的機(jī)會(huì)，提升模型的性能。
● 確定下一步的工作內(nèi)容
根據(jù)模型的評(píng)估結(jié)果和數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的回顧，我們需要列出所有可能的行動(dòng)方案，包括對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，嘗試新的特征和模型，收集更多的數(shù)據(jù)等。然后，根據(jù)這些方案的預(yù)期效果和實(shí)施成本，進(jìn)行決策，確定下一步的工作內(nèi)容。
模型評(píng)價(jià)階段的目標(biāo)是確保模型的質(zhì)量，提升模型的實(shí)用性，為下一步的工作做好決策。
6. 結(jié)果部署
結(jié)果部署（Deployment）階段是整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘流程的最終階段，它將數(shù)據(jù)挖掘模型的結(jié)果實(shí)際應(yīng)用到業(yè)務(wù)中，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)價(jià)值。這個(gè)階段涉及的內(nèi)容可能會(huì)根據(jù)模型的類(lèi)型和應(yīng)用場(chǎng)景有所不同，但一般都會(huì)涉及到模型的部署、監(jiān)測(cè)和維護(hù)等環(huán)節(jié)。
● 結(jié)果發(fā)布
根據(jù)模型的類(lèi)型和應(yīng)用場(chǎng)景，詳細(xì)規(guī)劃模型的發(fā)布流程，包括模型的上線時(shí)間、上線的環(huán)境、需要的資源等。結(jié)果發(fā)布計(jì)劃應(yīng)詳細(xì)記錄模型的部署情況，包括部署的過(guò)程和結(jié)果，以及可能遇到的問(wèn)題和解決方案。
● 監(jiān)測(cè)和維護(hù)模型
模型在部署后，需要定期進(jìn)行監(jiān)測(cè)和維護(hù)，以確保模型的性能和穩(wěn)定性。隨著商業(yè)環(huán)境的變化，模型的適用性和效果也可能會(huì)發(fā)生變化，因此需要建立一套有效的模型監(jiān)測(cè)和維護(hù)機(jī)制。監(jiān)測(cè)和維護(hù)模型計(jì)劃應(yīng)詳細(xì)記錄如何進(jìn)行模型的監(jiān)測(cè)和維護(hù)，包括使用的工具和技術(shù)，監(jiān)測(cè)的指標(biāo)，維護(hù)的策略等。
● 模型交付報(bào)告
這份報(bào)告應(yīng)總結(jié)整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程，包括數(shù)據(jù)的收集和準(zhǔn)備，模型的建立和評(píng)價(jià)，模型的部署和監(jiān)測(cè)等。報(bào)告應(yīng)詳細(xì)記錄模型的性能，模型對(duì)業(yè)務(wù)的貢獻(xiàn)，以及模型的改進(jìn)空間等。
部署階段的目標(biāo)是確保模型能夠順利地投入到實(shí)際的業(yè)務(wù)中，并通過(guò)監(jiān)測(cè)和維護(hù)，確保模型的持續(xù)效果。
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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(guò)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(lèi)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(mài)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(mǎi)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(xiāo)內(nèi)容，如通過(guò)偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營(yíng)銷(xiāo)；
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(guò)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(wèn)題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問(wèn)自己或他人的八字、六爻、星盤(pán)、手相、面相、五行缺失，包括通過(guò)占卜方法問(wèn)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(lè)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(guò)「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(guò)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(guò)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。
如果本網(wǎng)站用戶對(duì)本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過(guò)「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
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