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publicado: jueves 29 diciembre, 2016


Texto PHP Filtrar por palabras prohibidas Tenemos un sitio web C2C y desalentamos la venta de productos de marca en nuestra web. Hemos construido una base de datos de palabras de marca como Nike y D e hizo un algoritmo que filtra información sobre los productos de estas palabras y desactiva productos si contiene estas palabras. Nuestro algoritmo actual elimina todos los espacios en blanco y caracteres especiales desde proporcionado texto y coincide con el texto con la palabra de la base de datos. Se requiere que estos casos a ser capturado por algoritmo y son capturados de manera eficiente: Usted ya lo sabe, pero vale la pena diciendo explícitamente: Su algoritmo actual es totalmente inadecuado para la tarea. No puede hacer frente incluso a casos sencillos, y mucho casos solamente donde la gente deliberadamente tratan de conseguir más allá de su filtro. Sólo hay una cosa que puedes hacer con tu filtro actual, y eso es tirar a la basura por completo que Nike Air Max 2016 no puede llegar a funcionar. Si bien no estamos discutiendo un filtro obsenity aquí, es más o menos el mismo tipo de concepto, por lo que haría bien en leer sobre algunos de los peores errores cometidos por los filtros obsenity. Estos artículos mayormente se ocupan de los falsos positivos, es decir, donde el filtro hace un partido en algo que no debería y por lo tanto bloquea una entrada legítima. Este tipo de cosas puede ser muy perjudicial, ya que alterará sus clientes y si sucede mucho que impulsará la gente fuera de su sitio. Las complejidades del lenguaje natural hacen casi enevitable. También es necesario estar al tanto de falsos negativos.



Estos son en su filtro deja de recoger algo que debería recoger. Su problema aquí es que los spammers tienen un arsenal masivo de técnicas para conseguir filtros pasados. Su filtro actual sería trivial para conseguir más allá, pero incluso los filtros más avanzados puede ser derrotado cheque la cantidad de spam que se obtiene en su bandeja de entrada para la prueba de ello. Y cambian sus técnicas de todo el tiempo, por lo que un algoritmo estático simplemente no va a funcionar en el largo plazo. Un filtro bayesiano parece ser la mejor solución para usted. Estos son los filtros que aprenden a medida que avanzan. Usted necesidad de mantener un ojo sobre ellos y enseñarles a reconocer lo que hay que filtrar, por lo que va a ser un poco de trabajo para establecer, pero dudo que tendrás una solución viable de ninguna otra manera. ¿Por qué no haces el Air Max Mujer  juego primero y si se golpea el filtro de marca, se pone pone en la cola de opinión para usted aceptar / rechazar, destacando los partidos para facilitar el descubrimiento. Los seres humanos serán capaces de detectar si una marca se utiliza casi de inmediato y con precisión. Incluso se puede convertir esto en aprendizaje automático, que sabe :) Habiendo dicho esto, este no es un problema de expresiones regulares y no puede ser resuelto por las expresiones ingeniosas; el sistema necesita ser entrenado, recuerde hits (aumentar la confianza) y aprender de fallos .

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