数字内容风控与智能机制设计(精)

随着数字经济的发展， 数字内容成为人们生活中不 可或缺的存在。本书着眼于 识别和管理互联网上的有害 风险内容，基于互联网技术 和算法理论，融合了以策略 互动为研究对象的博弈分析 ，深入浅出地介绍了数字内 容生态治理的背景、目标、 路径及衡量手段。本书尝试 探讨以下问题：①互联网平 台面临哪些复杂的内容生态 环境？这些有害内容对社会 和平台的危害分别是什么？ 社会与互联网平台为此做了 哪些努力？②内容风控机制 是如何构建的？在其中如何 贯彻“自由而负责”的互联网 平台理念？③各利益主体之 间的策略互动如何影响风控 机制的建立？怎样找到落地 的现实路径？④不同发展阶 段的内容风控机制是如何逐 步建立和演化的？内容风控 中台建立的必要性是什么？ 智能风控策略与分发策略如 何结合才能产生更大的效用 ？ 本书可作为互联网公司 内容风控（含商业与非商业 ）部门审核、运营、产品、 法务和研发人员的必备读物 ，也可作为政府监管部门（ 如中华人民共和国国家互联 网信息办公室、国家市场监 督管理总局等）工作人员、 内容创作者、商业广告从业 人员以及对互联网感兴趣的 研究者的参考用书。

第1章 概述 1.1 平台与政府 1.1.1 原则 1.1.2 协调 1.1.3 界限 1.2 内容之祸 1.2.1 库存之险 1.2.2 平台之尬 1.2.3 预期之外 1.2.4 广告之非 1.2.5 生产之源 1.3 内容之治 1.3.1 中共中央政策指导文件 1.3.2 网络信息内容生态治理规定 1.3.3 信息网络传播权保护条例 1.3.4 民法典 1.3.5 广告法及互联网广告管理暂行办法 第2章 风险知识体系 2.1 风险知识 2.1.1 社会知识与风险治理事件 2.1.2 治理知识与风险治理方案 2.1.3 状态知识与风险治理效果 2.2 风险知识的多面性 2.2.1 从风险集合到风险准则 2.2.2 商业广告的风险准则 2.2.3 人工审核的一致性 2.2.4 风险标签 2.3 主体的风险准则 2.3.1 一般的主体准则 2.3.2 复杂关系的主体准则 2.4 风险知识的透明度 第3章 机器识别 3.1 机器识别概述 3.1.1 关于机器识别的思考 3.1.2 系统架构 3.1.3 产品架构 3.2 风险词表 3.2.1 中文分词 3.2.2 匹配效率 3.2.3 附加规则 3.2.4 变体词 3.3 机器学习 3.3.1 回归分析 3.3.2 聚类分析 3.3.3 深度学习 3.3.4 色情图像识别 3.3.5 风险词表转模型 3.3.6 构建或迭代效率 3.3.7 误杀处理 3.4 事件管理 3.4.1 事件管理方案 3.4.2 事件管理方案的好处 3.4.3 风险治理事件库的架构 第4章 人工审核 4.1 审核员及培训系统 4.1.1 审核员画像 4.1.2 审核员培训系统 4.2 人工审核系统 4.2.1 审核业务目标的多元性 4.2.2 人工审核系统的产品架构 4.2.3 人机交互设计 4.3 任务分配 4.3.1 M/M/n任务模型 4.3.2 Little定律 4.3.3 派单策略 4.4 智能排班 4.4.1 送审量预估 4.4.2 仿真实验 4.5 人机协同 4.5.1 相似命中审核 4.5.2 机器识别提示 第5章 事后风控 5.1 事后风险识别 5.2 风险矩阵法 5.2.1 风险事件发生的概率 5.2.2 风险事件产生的后果 5.2.3 风险矩阵R值色块图 5.3 风险处理的产品设计框架 5.3.1 工单系统 5.3.2 引入工单系统的风险处理 第6章 风控中台 6.1 独立团与大中台 6.1.1 核心业务流程 6.1.2 中台化的产品形态 6.2 管控与赋能 6.3 内容风控策略与内容分发策略 第7章 风险暴露率 7.1 抽审比例 7.1.1 简单示例 7.1.2 一般化表述 7.1.3 审核风险暴露率 7.2 误杀率和误过率 7.2.1 考虑到误杀与误过的一般博弈形式 7.2.2 考虑到误杀与误过的风险暴露率 7.3 本章部分结论的数学证明 7.3.1 结论7-9的证明 7.3.2 结论7-10的证明 第8章 博弈论基础简介 8.1 占优策略 8.1.1 新闻PUSH 8.1.2 囚徒困境 8.2 纳什均衡 8.3 协调博弈 8.3.1 聚点定律 8.3.2 猎鹿博弈 8.4 混合策略 8.4.1 监督博弈 8.4.2 鹰鸽博弈 附录A 与数字内容有关的重要法规一览 附录B 术语索引 参考文献