Юла недвижимость спб

На том конце провода был гендиректор социальной сети Борис Добродеев. Своему подчиненному, который неплохо справлялся с внедрением мобильной и видеорекламы в соцсети, он дал задание: быстро исследовать рынок классифайдов — досок онлайн-объявлений. На тот момент самой известной площадкой в России был интернет-сервис Avito.

На всех платформах мобильной доски бесплатных объявлений число активных пользователей за прошлый год составило 24 млн. Главным отличием сервиса является демонстрация информации соответственно интересам участника, а также с учетом его местонахождения. Возникли сложности с управлением аккаунта — к сожалению, такое может случиться. Рассмотрим все доступные способы соединения с представителем мобильной доски бесплатных объявлений. Организация не предоставила такой способ взаимодействия с клиентами. При этом существуют другие методы получения профессиональной консультации. Другие способы связи Получить ответы на интересующие вопросы непосредственно у живого человека можно, воспользовавшись группой в социальных сетях: Вконтакте и Одноклассники.

Ребенок-юла: как жить с гиперактивным?

Затем по каждой сущности платформа проводит кластеризацию, чтобы найти дубликаты. Причём текст и фотографии кластеризуются по разным схемам. Тексты перед кластеризацией нормализуются, чтобы выкинуть спецсимволы, измененные буквы и прочий мусор. Полученные данные разбиваются на N-граммы, каждая из которых хэшируется. В итоге получается множество уникальных хэшей. Схожесть между текстами считается по мере Жаккара между двумя получившимися множествами.

Если схожесть больше пороговой, то тексты склеиваются в один кластер. Для ускорения поиска похожих кластеров используется MinHash и Locality-sensitive hashing. Для фотографий придуманы различные варианты склейки изображений, от сравнения pHash картинок до поиска дубликатов с помощью нейронной сети.

Для обучения модели подбирались такие тройки изображений N, A, P , в которых N не похож на А, а P — похож на А является полудубликатом. Затем нейросеть училась делать так, чтобы A и P были максимально близки, а A и N — максимально далеки. Так получается меньше ложных срабатываний по сравнению с тем, чтобы просто взять эмбеддинги от предобученной сети.

Когда нейросеть получает на вход картинки, она для каждой из них генерирует N 128 -мерный вектор и делается запрос на оценку близости изображения. Далее рассчитывается порог, при котором близкие изображения считаются дубликатами. Модель умеет мастерски находить спамеров, которые специально фотографируют один и тот же товар с разных ракурсов, чтобы обойти сравнение по pHash.

Пример спамерских фото, склеенных нейронной сетью как дубликаты. На конечном этапе дубликаты объявлений ищутся одновременно и по тексту, и по изображению. Если в кластере склеиваются два и более объявления, система запускает автоматическую блокировку, которая по определённым алгоритмам выбирает, какие дубликаты удалить, а какие оставить. Например, если у двух пользователей в объявлении одинаковые фотографии, то система заблокирует более свежее объявление.

После создания все кластеры проходят через ряд автоматических фильтров. Каждый фильтр выставляет кластеру количество очков score : с какой вероятностью тот содержит угрозу, которую выявляет этот фильтр. Например, система анализирует описание в объявлении и выбирает для него потенциальные категории. Затем берёт ту, у которой максимальная вероятность, и сравнивает с категорией, которую указал автор объявления. Если они не совпадают, объявление блокируется за неверную категорию. А поскольку мы добрые и честные, то прямо говорим пользователю, какую категорию ему нужно выбрать, чтобы объявление прошло модерацию.

Уведомление о блокировке за неправильную категорию. В нашей платформе машинное обучение чувствует себя как дома. К примеру, с его помощью мы ищем в названиях и описаниях запрещенные в РФ товары. Для случаев, когда запрещенный товар пытаются продать, замаскировав под что-то легальное, и при этом нет никакого текста ни в названии, ни в описании, мы используем тегирование изображений.

Для каждого изображения могут быть проставлены до 11 тысяч различных тегов, описывающих, что находится на изображении. Кальян пытаются продать, замаскировав его под самовар. Параллельно со сложными фильтрами работают и простые, решающие очевидные задачи, связанные с текстом: антимат; детектор URL-адресов и телефонных номеров; упоминание мессенджеров и других контактов; заниженная цена; объявления, в которых ничего не продаётся, и т. Сегодня каждое объявление проходит через мелкое сито из более чем 50 автоматических фильтров, которые пытаются найти в объявлении что-то плохое.

Мы этот ответ применяем у себя, и пользователям, которые подписались на продавца, приходит уведомление о появлении нового товара. Уведомление о том, что у продавца появился новый товар. Очереди объявлений Когда объявление попадает в платформу, система кладёт его в одну из очередей. Каждая очередь формируется с помощью математической формулы, которая комбинирует метаданные объявления таким образом, чтобы обнаружить какой-нибудь плохой паттерн.

Пример объявлений, размещенных одним пользователем в разных городах. Или можно формировать очереди на основе баллов, которые нейросеть присваивает объявлениям, расставляя их по убыванию. Каждая очередь, согласно своей формуле, присваивает итоговый score объявлению.

Дальше можно действовать по-разному: указать пороговое значение, при котором объявление будет получать определенный тип блокировки; все объявления в очереди отправить модераторам на ручную проверку; или скомбинировать предыдущие варианты: указать порог автоматической блокировки и отправить модераторам те объявления, которые не достигли этого порога.

Зачем нужны эти очереди? Допустим, пользователь загрузил фотографию огнестрельного оружия. Нейросеть присваивает ей score от 95 до 100 и с 99-процентной точностью определяет, что на картинке оружие. Объявления с количеством баллов ниже 95 отправляются на ручную обработку модераторам. Шоколадная Beretta с патронами. Только для ручной модерации! Если платформа не может определиться с какими-то объявлениями, то отправляет их на ручную модерацию.

Одноклассники разработали собственный инструмент: в заданиях для модераторов сразу отображается вся необходимая информация для принятия быстрого решения — объявление годное или стоит его заблокировать с указанием причины. А чтобы при ручной модерации не страдало качество сервиса, работа людей постоянно контролируется.

Если решение модератора не совпадает с готовым, модератору засчитывают ошибку. На проверку одного объявления модератор в среднем тратит 10 секунд. Хороший способ воспользоваться помощью пользователей ОК, которые стараются сделать контент приятнее. Игра, в которой пользователи отмечают фотографии, на которых есть номер телефона. Любую очередь объявлений в платформе можно перенаправить в игру Модератор Одноклассников. Всё, что размечают пользователи игры, затем поступает внутренним модераторам на проверку.

Такая схема позволяет блокировать объявления, по которым еще не созданы фильтры, и попутно создавать обучающие выборки. Хранение результатов модерации Мы сохраняем все принятые при модерации решения, чтобы потом не обрабатывать повторно те объявления, по которым уже выносили какое-то решение. Ежедневно по объявлениям создаются миллионы кластеров. Каждое новое объявление или его редакция, попадая в кластер с отметкой, автоматически получает резолюцию самого кластера.

Таких автоматических резолюций в сутки набегает около 20 тысяч. Если в кластер не поступают новые объявления, он удаляется из памяти, а его хэш и решение записываются в Apache Cassandra. Когда платформа получает новое объявление, то сначала пытается найти похожий кластер среди уже созданных и взять решение из него. Если такого кластера нет, платформа идёт в Cassandra и ищет там. Отлично, применяет решение к кластеру и отправляет в Юлу. Подводя итог Мы пользуемся платформой модерации Одноклассников два с половиной года.

Стоимость модерации одного объявления снизили с 2 рублей до 7 копеек. Благодаря готовому инструменту забыли о проблемах управления модераторами. В 2,5 раза увеличили количество обработанных вручную объявлений при том же количестве модераторов и бюджете.

Оперативно покрываем фильтрами новые типы спама. С 2017 года в Юле появились вертикали Недвижимости, Вакансии и Авто.

ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Отдам даром (БЕСПЛАТНО)

Доска объявлений – свежие объявления частных лиц о продаже и покупке товаров всех категорий в Санкт-Петербурге. Самый простой способ продать​. Доска объявлений – свежие объявления частных лиц о продаже и покупке товаров всех категорий. Самый простой способ продать или купить вещи.

Затем по каждой сущности платформа проводит кластеризацию, чтобы найти дубликаты. Причём текст и фотографии кластеризуются по разным схемам. Тексты перед кластеризацией нормализуются, чтобы выкинуть спецсимволы, измененные буквы и прочий мусор. Полученные данные разбиваются на N-граммы, каждая из которых хэшируется. В итоге получается множество уникальных хэшей. Схожесть между текстами считается по мере Жаккара между двумя получившимися множествами. Если схожесть больше пороговой, то тексты склеиваются в один кластер. Для ускорения поиска похожих кластеров используется MinHash и Locality-sensitive hashing. Для фотографий придуманы различные варианты склейки изображений, от сравнения pHash картинок до поиска дубликатов с помощью нейронной сети. Для обучения модели подбирались такие тройки изображений N, A, P , в которых N не похож на А, а P — похож на А является полудубликатом. Затем нейросеть училась делать так, чтобы A и P были максимально близки, а A и N — максимально далеки. Так получается меньше ложных срабатываний по сравнению с тем, чтобы просто взять эмбеддинги от предобученной сети. Когда нейросеть получает на вход картинки, она для каждой из них генерирует N 128 -мерный вектор и делается запрос на оценку близости изображения.

В день встречи выясняется, что нужно подписать какие-то документы с агентством недвижимости тут уже пора понять, что развод , а в самом агентстве подсовывают договор на оказание информационных услуг стоимостью в полцены от стоимости месячной аренды.

Все замечательно работает. Простой и удобный в использовании Ответ разработчика , Uulia, спасибо за добрые слова: Мак1989 , 04. Пригласила более 30 людей на вашу платформу за последний год, активно пользовалась приложением, но меня заблокировали из-за схожих фото и текста с другим объявлением! Причём заблокировали навсегда!

Сервис бесплатных объявлений Юла запускает новую услугу на рынке Недвижимости

При оформлении покупки система замораживает деньги на карте пользователя и списывает их только после доставки товара. Если товар не устроит покупателя, он может попросить скидку. Пользователи по-прежнему могут сами договориться о способах оплаты и доставки товара, добавили в компании. Представитель компании Avito делится своей точкой зрения по этому поводу. Обеспечение доставки покупок становится трендом, в этом направлении движется весь мировой рынок. В России мы стали первыми в сегменте classified, купив агрегатор доставки CheckOut в 2015 году. Компания продолжает развивать сервис доставки. Avito тщательно тестирует все нововведения для того, чтобы обеспечить качественный сервис для своих клиентов. О начале тестирования доставки в сегменте c2c мы информировали еще в марте 2017 года. Представитель Mail.

В сервисе «Юла» появился функция оплаты и доставки

Адреса Принадлежащий Mail. При оформлении покупки система замораживает деньги на карте пользователя и списывает их только после доставки товара. Если товар не устроит покупателя, он может попросить скидку. Пользователи по-прежнему могут сами договориться о способах оплаты и доставки товара, добавили в компании. Представитель компании Avito делится своей точкой зрения по этому поводу. Обеспечение доставки покупок становится трендом, в этом направлении движется весь мировой рынок. В России мы стали первыми в сегменте classified, купив агрегатор доставки CheckOut в 2015 году. Компания продолжает развивать сервис доставки. Avito тщательно тестирует все нововведения для того, чтобы обеспечить качественный сервис для своих клиентов. О начале тестирования доставки в сегменте c2c мы информировали еще в марте 2017 года.

.

.

Специалист службы поддержки пользователей Юла (Автомобили/недвижимость)

.

Горячая линия Юла

.

Недвижимость

.

«Юла» запустила сервис прогнозирования срока продажи товара в зависимости от цены

.

«Клуб «Юла» приглашает пенсионеров в путешествия

.

.

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Юла. аренда глазун.рфый кейс
Похожие публикации