趣的人可以在下面找到详细的信
在我们的测试中,我们能够准确识别出约 65% 的垃圾/机器人/不活跃账户,误报率极低。 评分是如何进行的? 如果账户触发了工具中显示的 7-10 个(或更多)信号,我们会认定该账户是假的: 我们识别虚假账户的模型来自一个机器学习过程,该过程对数以万计的已知垃圾(和已知真实)Twitter 账户进行了测试。感兴息: 2018 年 7 月,我们从 3 个不同的垃圾邮件/机器人账户供应商处购买了 35,000 名虚假 Twitter 粉丝。 我们的供应商将这些粉丝 […]