内容体系包括图文文章和视频，通过把内容分发到不同的内容渠道上来获取用户阅读量，共有10+渠道。在这个过程中，内容的创作者根据用户的阅读量获得分成，有的作者为了获得高分成进行作弊刷量，流量反作弊的目的就是把这些作弊流量识别并过滤掉，为公司减少成本。
作为项目的负责人, 主要产出如下:
•从 0 到 1 负责10多个渠道的风控体系建设，包括数据接入、风控策略、算法模型、风险分以及日常监控等模块
•完善各渠道数据接入流程并统一数据验收标准，数据接入效率提升 3 倍以上
•通过跨团队合作，引入多方风险数据，丰富分析数据源，完善风控策略体系
•设计风控策略 70 条，日均节省作弊分成从 12 万提升至 90 万，节省成本 10%左右
•独立研究风控算法模型（LR、RF、DT、GBDT、NB、SVM 等）并部署上线，识别作弊量提升 20%+
•建立自媒体作弊风险分模型（TOPSIS），量化自媒体风险程度，以此打击作弊媒体，形成风控闭环
•作弊团伙分析，挖掘出 2 个作弊团伙
•调研 Echarts、Highcharts 及 D3JS 等工具，并基于 Echarts 进行可视化数据开发