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引言
随着生活越来越智能化 , 人们越来越依赖各种智能产品 , 人们甚至可以在网上购买自己喜欢的产品而不离开家 。
但你不知道的是 , 你在网络上的每一个举动都在大数据的监控范围内 。
网络甚至可以通过成熟的大数据技术准确识别每个用户的偏好 。 面对这一优势 , 大数据“扫黄”该活动也正式启动 , 必须注意这些特征 , 很可能被冠以黄色头衔 。
近年来 , 随着电子商务平台的发展壮大 , 特别是在城市地区 , 大多数人依靠互联网解决衣食住行问题 。 他们饿了就叫外卖 , 渴了就喝奶茶 。
根据这些饮食规则 , 很多外卖商家也会在互联网上多次推出多波优惠活动 , 这也是用户的大数据“电子画像”其中一种方法是利用这种信息整合的优势 , 清楚地看到什么时候推荐哪种商品和内容最有利 。
同时 , 大数据的应用除了涉及商业领域外 , 还经常应用于一些违法犯罪相关事件 , 利用大数据进行“扫黄”如果你符合以下特征 , 大数据很可能会被判定为新闻 。 “涉黄” 。
在我国 , 黄色及其连带产业不受法律认可 , 其容忍度通常保持零容忍的态度 。 无论是传播黄色内容还是提供黄色相关场所 , 都将受到严厉的法律制裁 。
为了彻底扫黄打非 , 相关部门也在这一领域投入了大量的时间和精力 , 但最终结果显然不清楚 。 警方打击涉黄时 , 会不时对很多敏感场所进行突击检查 , 比如酒店.酒吧和KTV等地方 。
显然 , 这个检查过程需要很多时间 。 如果没有内部人士的报告 , 一些涉黄人员很容易乘机逃脱 。
随着科技水平的不断发展 , 需要挨家挨户调查的打击涉黄的方法逐渐被抛弃 。
在科技的帮助下 , 相关执法人员也给予了极大的支持 , 在扫黄工作中运用大数据 , 事半功倍 。
利用大数据扫黄 , 具体来说就是通过技术手段收集观众的相关信息 , 通过互联网锁定和筛选用户的信息 , 从而判断用户是否属于非法涉黄人员 。
一般来说 , 大数据桐柏你会根据一些特定的信息锁定用户 , 信息捕获过程并不复杂 , 只要满足以下条件 , 这意味着合格的用户也很可能被大数据筛选 , 甚至被警方列为涉嫌黄人 。
首先 , 在晚上22:00到凌晨4:00之间 , 如果用户有特殊金额的转账交易 , 很可能涉及黄金交易 。 根据经验 , 这里的特殊金额通常是398.698和998等金额 。
当然 , 这并不仅仅是基于这样的特点 , 你可以得出与黄色相关的交易的结论 。 事实上 , 这一特点的特点在于时间的特殊性 。 大多数人经常在晚上22点到凌晨4点在家睡觉 。 即使他们还没有睡觉 , 大量消费的可能性也不高 , 更不用说巧妙地消费398等金额了 。
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此外 , 还需要结合用户是否经常出现这种行为 。 据大数据统计 , 如果频率过高 , 很容易成为怀疑对象 。 被警方怀疑后 , 相关工作人员将首先被嫌疑人蹲下监控 。 如果发现情况属实 , 将真正实时逮捕 。
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