短影片程式原始碼，怎麼進行短影片稽核機制的架構

對於開發人員來說，對短影片程式原始碼的分發機制非常關心，短影片程式原始碼的分發機制通常來說，其先後順序依次是：消重機制、稽核機制、特徵識別、推薦機制和人工干預。

下面我們依次分析一下。

一、消重機制

就是消除重複影片。如果你的影片是別人發過的，那麼被推薦的可能性會降低很多。所以原創是非常重要的。

這裡的重複影片，包括搬運別人的影片，以及高度相似的影片。

如果是自己用手機拍的，一般都是原創的。一般去重都是針對上傳的影片，使其不會同時或者重複出現在使用者的影片流裡。

二、稽核機制

短影片程式原始碼稽核分為機器稽核和人工稽核。

一般都是機器稽核為主，人工做一些機器無法判斷的稽核。

稽核一般是稽核影片內容、影片描述/標題。主要稽核是否有敏感資訊、是否有二維碼/電話/連結。

在機器稽核的演算法中有一個攔截庫，影片釋出上去後立即進入稽核狀態，機器自動比對影片標題、內容是否跟庫裡能匹配上，如果能匹配，那麼就不透過稽核。

三、特徵識別

當影片透過了稽核以後，短影片程式原始碼系統會根據影片的內容和標題，對這條釋出的影片打標籤， 並匹配相關的使用者人群，準備推送這條影片給這部分人群。

四、推薦機制

所有預備工作都做完了，現在要開始推送了。

考慮到透過特徵識別出的標籤不一定完全跟要推送的使用者興趣匹配，所以系統採用分批次階段性的推送給使用者群。

通常來說，先推送給一小部分使用者（比如100個人），如果其中有10%的互動，那麼就說明可能推薦的比較準確，那麼系統會自動擴大推送範圍（比如1000個人），如果仍然有10%以上互動，那麼就繼續增加推送量。

這裡的互動，指的是播放完成率、點贊、評論、分享。

以此類推，推薦機制可以理解為一顆石子投入一片水中，先一個小波浪，然後慢慢往外擴張。

五、人工干預

影片內容的稽核比文字的要難得多，機器並不能做完所有事。

由於機器並不能完全準確的判斷影片是否違規，質量如何，而且由於機器是基於以往資料來判斷，並不能很完整的預測使用者釋出影片的方式等。諸多因素後，引入了人工干預機制。

短影片程式原始碼人工干預機制的作用，就是透過稽核員的經驗判斷出已釋出影片是否違規，並舉報，可填補一部分短影片程式原始碼機器稽核的漏洞。

最後，說一個小技巧吧。

短影片程式原始碼的稽核，是跟其他影片稽核一樣，都是把影片還原成一幀一幀的圖片，然後識別圖片上是否有違規內容。

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