{"id":51647,"date":"2023-05-07T17:41:24","date_gmt":"2023-05-07T17:41:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.aiopenmind.it\/ArtificialIntelligence\/?p=51647"},"modified":"2023-05-07T17:41:26","modified_gmt":"2023-05-07T17:41:26","slug":"linkedin-e-la-rilevazione-dei-contenuti-spam-virali","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.aiopenmind.it\/ArtificialIntelligence\/linkedin-e-la-rilevazione-dei-contenuti-spam-virali\/","title":{"rendered":"LinkedIn e la rilevazione dei contenuti spam virali"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La <a href=\"https:\/\/engineering.linkedin.com\/blog\/2023\/viral-spam-content-detection-at-linkedin\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">piattaforma LinkedIn<\/a> \u00e8 stata ideata per permettere ai membri di tutto il mondo di condividere le loro conoscenze e le loro prospettive, nonch\u00e9 per discutere di temi importanti. L&#8217;obiettivo principale di LinkedIn \u00e8 quello di fornire un ambiente sicuro, affidabile e professionale. Tuttavia, pu\u00f2 capitare che alcuni contenuti, in rari casi, vadano contro le regole di LinkedIn o vengano segnalati dagli utenti e non vengano rilevati dai meccanismi di difesa.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per questo motivo, la creazione di modelli per la rilevazione dei contenuti spam virali \u00e8 estremamente importante per la piattaforma. Per capire come questi contenuti vengono rilevati prima di diventare virali, \u00e8 necessario rimanere aggiornati sui diversi tipi di spam caricati sulla piattaforma e modificare di conseguenza i modelli.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">LinkedIn sta implementando molte misure di rilevamento dei contenuti spam e di quelli che violano le politiche, utilizzando diversi modelli di intelligenza artificiale (AI). Questi modelli possono essere classificati in due categorie principali: difese attive e difese reattive.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le difese attive agiscono il prima possibile per prevedere i contenuti spam virali, mentre le difese reattive monitorano le attivit\u00e0 intorno ai contenuti pubblicati e cercano di prevedere la loro potenziale diffusione.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">LinkedIn sta utilizzando algoritmi di deep learning e di Boosted Trees, ovvero modelli di machine learning, per identificare i contenuti spam virali. Inoltre, vengono utilizzate varie tecniche per prevedere la virilit\u00e0 dei contenuti, come l&#8217;analisi delle caratteristiche del post e del membro.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per individuare contenuti che violano le politiche di LinkedIn, la piattaforma utilizza diversi tipi di classificatori, tra cui quelli addestrati su categorie specifiche di spam o su determinati tipi di contenuti come video e articoli. Questi classificatori sono addestrati su varie caratteristiche che forniscono un segnale precoce per i contenuti virali e di spam.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Infine, la piattaforma monitora costantemente i segnali di ingaggio, i segnali temporali e quelli relativi allo spam per individuare il potenziale per i contenuti virali durante il ciclo di vita del contenuto sulla piattaforma.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La piattaforma LinkedIn \u00e8 stata ideata per permettere ai membri di tutto il mondo di condividere le loro conoscenze e le loro prospettive, nonch\u00e9 per discutere di temi importanti. L&#8217;obiettivo principale di LinkedIn \u00e8 quello di fornire un ambiente sicuro, affidabile e professionale. 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