上个月的发生的不开心的事情自我反省后，觉得问题还是出在自身，今后要么不开发，要么就做出其他人模仿不了的东西，抄袭不了才是真·技术。
以自己的工具每日足够多的垃圾流量作为样本，萌生了自动过滤擦边内容的想法。
然后通过书籍，搜索引擎找到最简单靠谱的办法是贝叶斯规则过滤。

Facebook出人意料的决定拿掉这个关键的项目。Atlas广告技术主管Dave Jakubowski在Atlas官方博客发文，表示将不再进行全面全平台DSP竞价产品的研发，转而将更多注意力放在更有前景的原生、视频、和移动上。

1、Facebook的DSP产品碰到了数量惊人的劣质广告和虚假的机器人流量。尽管他们做了筛选，但依然被无价值流量的规模所震惊。

2、通过对广告形式进行调查，他们发现真正具有展示价值的广告形式只有：原生和视频。

真正的实时过滤，那就必须得人工智能了，然而，百年内无望~，这是大势所趋，技术积累不够，达不到出现真正人工智能的科技基础累积的质变

不知道这个的市场需求量是多大

测试过几个项目再说出售吧。

$seg是搜索引擎进来的词？
$spw是擦边词库？$spw[$i][0]是擦边词，$spw[$i][1]是正常类的概率，$spw[$i][2]是垃圾类的概率？
$spp[$i]是搜索词通过的概率，$spo[$i]是屏蔽的概率？
搜索两个词以上的就是is_array？

“1. 收集擦边词库(已完成)”。黑名单制，你确定黑名单是全的？
第2、3、4，你怎么区分是垃圾文本还是正常文本？

就你放出来的代码看，只是进行了单个字的分析，也许你后期会把擦边词库里的词进行组合再分析。然而，中文博大精深，同样的词就有不同的理解，你怎么不识别语意进行区分？

举例
做爱做的
做爱做爱

我喜欢上她了
我喜欢上她了

市场需要开发，让一批用户免费使用，后在付费！让这些第一批种子给你更多的建议！让他们帮你推广传播种子！

1、星爷已久很牛
2、我喜欢那个词库
3、站长应该用不到，建议卖给IDC

表示不懂，