阿里旺旺垃圾信息怎样过滤

阿里旺旺垃圾信息怎样过滤（精选4篇）

阿里旺旺垃圾信息怎样过滤 第1篇

“唉，真是烦死了，阿里旺旺跳出的垃圾信息要是可以屏蔽掉就好了，”您是否有过这样的感叹？现在，您不用苦恼了。接下来，我们就告诉您如何屏蔽掉阿里旺旺上的垃圾信息。就像给阿里旺旺加了一个防火墙，挡住所有的垃圾信息。

具体操作步骤如下：

1、点击阿里旺旺右上角的主菜单图标，在弹出的页面中选择“系统设置”。

阿里旺旺页面-1

2、选择“安全设置”――防骚扰，选中“不接受陌生人信息”和“启动防骚扰”，

阿里旺旺页面-2

小贴士：陌生人指从未联系过的用户，如果是卖家，请慎用不接受陌生人消息这一功能。

3、点击右侧“新增”，输入您不希望收到的信息中的关键词，点击“确定”，再点击整个页面的“确定”即可。这样，你就不会收到包含这些关键词的信息。

阿里旺旺页面-3

阿里旺旺垃圾信息怎样过滤 第2篇

2、打开并在自己的电脑上安装阿里旺旺2015软件，

怎样申请阿里旺旺2015账号

阿里旺旺垃圾信息怎样过滤 第3篇

关键词：优化蚁群算法,优化粒子算法,参数寻优

群体智能是具有简单智能的个体通过互相协作和组织体现出群体智能行为的特征,具有天然的分布式和自组织特征[1]。作为一种全新的智能算法,群体智能可在垃圾信息过滤无法用准确的数学模型描述的情况下,寻求更加复杂问题的解决方案。当前的群体智能主要有两种算法:蚁群算法和粒子群算法,蚁群算法主要是模拟蚂蚁群体寻径的行为,粒子群算法主要是模拟鸟儿觅食的群体行为[2]。对于一个很多简单个体组成的群体,能通过彼此的简单协作完成一个任务的能力。群体是一组相互之间能够改变局部环境信息进行直接或者间接通信的主体,能够进行分布式的求解。群体智能中对个体要求不高,可用简单的功能函数体现。

支持向量机回归模型很依赖学习机的参数,回归模型参选的选取与操作人员的经验关系密切,难以保证参数的优选,因此本文采用优化的无约束连续蚁群算法和惯性权重正弦调整的粒子群算法对支持向量机回归模型参数进行优化。文中以垃圾信息过滤中基于支持向量机建立敏感词量预测模型的优化为例,验证优化群体智能算法的相关性能。

1 优化的蚁群算法

蚁群算法具有较强的鲁棒性和扩展性,优化过程不用依赖相关问题的数学特性,简化了数据的计算和处理能力[3]。蚁群算法有群体协同搜索能力,群体之间能够交流,可提高收敛速度。不过,蚁群算法局部搜索能力差、搜索精度低等问题,对于这些问题的解决, 在本文中标准蚁群算法迭代中,加入交叉、变异操作等。通过迭代与交叉变异等操作,打破标准蚁群局部聚集与过早收敛的情况,因此加快了蚁群的收敛速度, 提高求解的实际效率。

优化蚁群算法寻优步骤:

(1)假设蚁群数量为A,蚂蚁编号为r(r=1,2,..., A),每只蚂蚁q都有一个由B个元素组成的一维数组, 其中存储用来确定第q只蚂蚁所经路径的决策变量。

(2)数组清零,假设迭代次数M以及初始时刻每个节点的信息素Tau。让Tau=0,那么蚁群都处于蚁巢;

(3)假设变量r=1;通过循环确定每只蚂蚁将要选取的路径。

(4)对选取不同路径的蚂蚁进行适应度的比较, 把最差适应度的路径除去,开始睡觉探索的过程,路径的选取遵循轮盘策略。设p为选择其中一条路径的概率,p0位状态转移概率,p0平时取0.8。若pp0, 则选择分量i信息素最大的区间;不然,p>p0,则选择当前路径。动态概率增加了蚁群的多样性,提高蚁群的搜索能力;

(5)对于探路而言,蚂蚁进行高斯变异,打破蚁群严重聚集的情况,从而更好的探索新的路径,并比较较新老路径,选择最优的蚂蚁,高斯变异公式是:

(6)蚂蚁向信息素最大的路径移动;

(8)记录现在最优蚂蚁的搜寻路径,存储对应的决策变量;

(9)进入下一次迭代过程;

(10)如果迭代k次,所有蚂蚁都集中在一条路径, 此时k<K,则迭代结束,查出当前的最优路径,并存储在最优决策变量,不然将蚁群置于蚁巢,然后转到步骤3。

2 优化粒子群算法

粒子群优化算法,优化问题的解可表示为搜寻食物的鸟儿,每只鸟儿都有自己的速度、位置和各自对应的适应值。粒子经过的最好历史位置为个体极值, 整个族群中粒子发现的最好位置为全局极值。种群为n的粒子组成粒子群中,可以设定为第j个粒子在第h维的位置为Ajh,其飞行速度为Vjh,该粒子当前搜索到的最优位置为Sjh,整个粒子群当前的最优位置为Fjh其位置和速度更新公式为:

上式中,λ 为惯性权重,体现前面速度对当前速度的影响;L1, L2为学习因子;c1, c2为 [0,1] 范围内变化的随机数。

改进的粒子群算法对于粒子位置和速度能进行自适应非线性调整,能增加前期的收敛速度,后期具备较强的局部搜索能力,减少微粒陷入局部极值的机会, 使得收敛全局最优解。惯性权重公式:

上式中tmax为最大迭代次数,t为当前迭代次数。

优化粒子群算法寻优步骤:

(1)最初粒子群参数,size表示粒子数量,max表示最大进化次数,L1和L2表示学习因子;

(2)算出每个粒子的适应度,和以前最优解及全局最优解进行比较;

(3)进化粒子的速度和位置,自适应非线性调整速度和位置,算出当时的粒子适应度,进化以前最优解和全局最优解;

(4)重复步骤3一直到迭代结束。当全部粒子聚集,则得到最优参数;如果没有全部聚集,则进行步骤1开始执行。

3 群体智能算法应用分析

本文在信息过滤中引入反馈机制搜集用户反馈信息,利用粒子群算法对搜集的反馈信息进行优化学习, 实现对过滤模板的动态调整。粒子群优化算法是一种源于动物群体行为的随机、启发式算法,群体中的每个个体均作为群体的一个点,每个粒子在搜索空间内动态改变速度。粒子运动过程中,通过动态调整和改变速度,同时对自己最佳位置和知识的最佳邻居的记忆实现对于全局最优解的搜寻。

内容过滤是信息过滤最基本的方法之一。在这个过程中,把每个用户的信息需求表示成一个用户兴趣模型,即表示成向量空间的一个用户向量,对文本集内的文本进行分词、标引、词频统计加权等过程来生成一个文本向量,计算用户向量和文本向量之间的相似度,自动的将相似度高的文本发送给用户模型的注册用户。用户收到文本信息,可以对新信息进行爱好评价,可以是相关和不相关。过滤系统可以利用反馈信息对用户模型进行改进和优化,在用户和系统的互动中提高信息的获取效率和质量。

由于利用反馈机制可以很好的改善用户所提交的信息质量,在协作过滤中要通过客户端与服务器之间的数据交换、客户端之间的数据交换实现模板的更新, 能提高过滤效果。在粒子群算法中,信息过滤当作一个查全率、查准率和FI测度的多目标优化问题,其中初始模板作为认知因素,其它的每个客户端反馈的综合信息作为社会因素,使用查全率、查准率和FI测度作为粒子移动的动力,最终实现优化效果。

4 实验和结果分析

给出的数据对评价指标有一个训练集,训练集、 反馈训练集和测试机的比例是3:1:1。

经过很多次的试验,得到反馈算法中的参数取值, 为了得出反馈过滤系统性能的好坏,本文对训练前的准确率和反馈训练后的准确率进行比较和分析,通过比较,我们得出娱乐和军事反馈训练狗的准确率低于反馈前,其余分类的准确率均高于反馈前。从而验证了粒子群算法的可行性。

5 总结和期望

本文通过过滤模板要求动态更新的特点,引入粒子群算法过滤思想,实现了优化群智能算法的垃圾信息过滤。群智能算法的应用在很多领域都有很好的效果,对于新的优化群智能算法的创造会更加的多。

参考文献

[1]Bonabeau E,Dorigo M,Theraulaz G.Swarm intelligence:From natural to artificial systems[M].New York:Oxford University Press,1999:40-58.

[2]Dorigo M,Gambardella L M.Ant Colony System:A Cooperative Learning Approach to the Traveling Salesman Problem[J].IEEE Transactions on Evolutionary Computations,1997,1(1):53-66.

阿里旺旺垃圾信息怎样过滤 第4篇

详细说明根据不同的行业，可能存在不同的介绍方式及侧重点。

质量星级的评定依据来源是什么？

我们接到大量买家反馈，发现买家更希望看到介绍详尽、内容充实的优质信息，这样的信息更有助于让买家做出采购决定。所以，为了帮助我们的卖家提高信息的质量，从而提高获得反馈和交易的机会，我们通过对买家的调研，并结合网站的一系列统计数据，经过大量分析后，从中提炼出一些优化信息质量的基础性参考建议。

信息质量星级的在哪里可以看到？

供应信息评星星级在以下几个地方可以看到：

1、在客户发布供应信息的过程中，提供参考建议

2、在阿里助手里的“管理商业信息”页面上，可以查看到已上网或已过期的供应信息的质量星级展示，卖家也可以根据不同星级进行筛选和查看

3、每天帮助卖家统计已上网的供应信息的星级分布情况以便卖家更多的了解自己的信息质量情况

什么样的供应信息是较高质量的？

这里说的信息质量，是指供应信息的质量，不涉及到供应商质量及实物产品的具体质量。

信息是由多个信息要素组成的，供应信息的质量很大程度上取决于信息要素的质量，下面具体介绍一下供应信息中的主要信息要素：

1、类目：类目要选择正确

在发布供应信息时，您可以通过输入产品名称等关键词，快速查找并选择正确的产品类目，您也可以按照类目结构，逐级选择您产品所对应的类目。

图1 选择类目页面

2、 产品属性：在信息发布过程中，产品属性是非常核心的填写内容，建议完整、正确的填写产品属性。

完整、正确的填写产品属性可以提高信息在搜索时的命中率，大大提高曝光机率，也能够让买家在第一时间内，更全面的了解产品。

以MP3为例说明：

・发布信息时：

图2 填写基本信息页面

发布信息，通过审核后，在信息的详细页面展示为：

图3 信息详细介绍页面

・买家在搜索供应信息时，可以根据某些属性进行筛选

图4 信息搜索结果页面

3、信息标题：

标题是信息内容的核心浓缩。表述清晰并且包含产品关键信息的标题，能够让用户更容易的了解产品，从而吸引买家更多的兴趣

具体有以下几个方面：

1）一条信息一个产品。一个信息标题只描述一种产品，多个产品不要放在同一个标题中；

2）信息标题包含产品相关的关键字；

3）标题中增加和产品相关的描述性词，丰富标题内容，突出产品卖点；

如：支持混批、支持支付宝、品牌、型号、款式、颜色、材质、功能、特性、促销折扣信息等等

各个行业优质标题案例：?

服装优质标题举例

小商品优质标题举例

工业品优质标题举例

原材料优质标题举例

加工类优质标题举例

4、产品图片：上传您产品的清晰实拍大图，帮助买家第一时间直观了解您的产品细节。

上传的产品图片会显示在供应信息的搜索结果列表中，也会展示显示在该条信息的详情页面上。

普通会员可以上传一张产品图片，诚信通会员可以上传三张产品图片，请上传与产品相关的的实拍大图，请勿上传无关图片。

产品图片上传小知识点：

1）上传图片大小不能超过3M（需客户电脑安装了FLASH 10）;如未安装FLASH 10，上传图片大小不超过200K

2）图片文件名请不要包含标点符号，或者过长，图片都必须是 jpg ,jpeg, gif 格式；

3）点击上传图片按钮后，网站提供自动加水印功能，水印的内容是您的公司名称，您可以根据需要选择；

4）如果您对目前图片的效果还不是很满意或者需要转换图片格式，可以使用在“上传图片按钮”下方网站提供的免费工具“图片助手”进行处理（需登录阿里旺旺），您也可以使用其他专业的图片处理工具处理图片后，再上传；

图5 图片上传页面

・产品图片在信息详细页面中的展示：

图6 产品详细介绍页面

5、详细说明：

详细说明承载了整个产品的详细介绍，包括产品细节图、产品性能、材料、参数表、型号、用途，包装、使用说明，售后服务等方面，图文并茂，突出您产品的优势和特点，

它是买家进行下单交易决策的重要组成部分之一。

如何在详细说明中插入图片，点此查看教程：

根据不同的行业，详细说明可能存在不同的介绍方式及侧重点。

如：在消费品类行业中，特别在小商品、服装、数码等，除了详细的产品文字说明如产品原料，具体参数，适合人群，包装，运费，服务保障等外，需要有多维度的产品细节图，让买家更全面的了解产品；

如：工业品类原材料类的行业中，则更侧重填写全面的产品介绍，参数表格，技术文档，售前售后服务，退换货问题等等，建议上传部分产品细节图；

如：加工类的行业，则需要说明加工的产品，产品参数表格、包装、后期服务、运输及公司加工能力等等

各个行业优质详细描述案例：

服装优质详细描述举例

小商品优质详细描述举例

工业品优质详细描述举例

原材料优质详细描述举例

加工类优质详细描述举例

6、支持网上订购：支持网上订购的信息，买家可以在网站上直接下单并通过支付宝担保进行担保支付。

买家更信任支持网上订购的卖家，建议根据产品实际情况，选择“支持在线订购”，填写产品价格区间!（应相关主管部门的规定或未获得部分产品交易经营许可、或其他原因，部分类目下目前还不支持网上订购。如医药、保养行业）

支持网上订购小知识点：

1）选择支持网上订购，默认支持支付宝担保交易

2）选择支持网上订购，必须填写产品价格；如果您的服装、小商品等批发类的厂商，建议填写2

个及以上价格区间，体现量大价优，更能吸引买家选择您的产品。

高质量的供应信息有哪些优势？

优势一、高质量的供应信息，体现卖家的专业、用心的形象，更容易赢得买家信任；

优势二、高质量的供应信息，更易受买家的青睐，吸引买家眼球，提高买家下单订购的几率；

优势三、高质量的供应信息将有更多机会被网站抽取做

信息质量评星与排序的关系？

信息质量星级是对供应信息质量的展示，星级越高，相对信息的质量就越好。高质量的信息有助于吸引买家的眼光，有助于提升买家对您的认可程度，从而更容易去促成交易。信息质量星级高的信息，有机会排序靠前。

但除了信息的质量之外，信息的排序先后还受到很多综合因素的影响，比如说信息的新鲜度，比如说买家搜索行为，以及市场内同类产品供应商的数量以及所发布产品的数量等等。这个是有搜索引擎一套复杂的算法由系统自动生成进行排序的，是不可控的。

从长远来看，建议您还是要不断完善您的信息，多多发布让买家亲睐的高质量信息，同时注意保持信息新鲜度，每3天重发一次。

为什么我会发现三星的信息会在四星的前面？