优质挖掘的意义
有助于找到有潜力的用户: 对于in这样基于内容的社交平台，能持续地沉淀优质的用户，将这些用户挖掘出来并有效利用，就意味着可以持续地产出优质内容、有助于更好的社交体验。通过自动化的方式对用户优质度进行建模，不仅有助于挖掘有潜力的用户，也能对现有达人做更加科学的评估，有助于达人运营的效率提升。
更好地服务内容推荐:对于in这样的内容社交平台，每个用户都可以自由地发表图片，创建话题，发起直播等。然而，这些内容如果不经过任何过滤，而通过个性化推荐的方式直接推荐给来消费内容的用户，会带来非常不好的的体验。对于那些到in来消费内容的用户而言，更希望看到的是一些优质、有趣、能吸引个人兴趣的内容。如果不对内容进行优质建模，而直接根据推荐算法为用户推荐内容，不可避免地会为用户推出质量不好的图片、话题、直播等，导致用户体验下降。
优质挖掘模型
为方便说明，我们以优质用户挖掘为例进行说明，对图片、话题、直播等优质挖掘模型类似，不同之处在于特征不同、以及针对具体的应用可能有对应的特殊规则处理。
模型建立
用户是否优质反应在多个方面。如发图在质量较高、图片等点击率高、粉丝多等。通过其中任何一个特征$i$，我们都能建立该特征和优质得分之间的关系。其中特征$i$的的取值越大，我们认为该用户越可能是优质用户，对应的优质得分越大。根据分析，我们建立模型如式1所示：
$p_i = \begin{cases}
1, & if x_i > T_{up}\\
0, & if x_i < T_{low}\\
\frac{x_i-T_{low}}{T_{up}-T_{low}} & else
\end{cases} （式1）$
其对应的几何意义如图1所示，当特征值落在$T_{low}$左边时，用户为非优质用户（得分为0），落在$T_{up}$右边时，为优质用户（得分为1）；当落在$T_{low}$和$T_{up}$之间时，用户对应的得分取值为0到1之间，具体取决于其具体的位置，越靠近$T_{up}$, 其对应的得分越高。
通过一个特征进行优质用户的确定，往往有比较大的偏差。如有的用户A，虽然粉丝数量不多，但是其发图的点击率很高；而另一部分用户B可能粉丝数量较多，但是其图片的点击率却一般。如果只通过一个特征来进行优质用户建模，不仅容易导致个别特征异常导致准确率低，也会存在较多的用户优质无法召回。我们采用的方法是，对每个特征计算用户的优质得分，最后将多个特征得到的得分进行加权，使得模型更加鲁棒，提升优质用户挖掘的准确率和召回率。 如式2所示：
$score_i=\sum_k w_k p_{i,k} (式2)$
其中$score_i$表示第i个用户的得分，$w_k $表示第$k$个特征得分对应的权重，$p_{i,k}$表示第$i$个用户的第$k$个权重的得分。
由式1和式2得知，我们在模型训练阶段，得到每个特征对应的阈值$T_{low}$， $T_{up}$, 以及每个特征对应的权值$w$，在预测阶段，直接根据式2计算得到用户的优质得分。
特征提取
特征提取主要包括数据清洗、数据预处理、特征生成三部分。
数据清洗:过滤日志中的非法数据，异常数据等，如日志非法数据、运营号、异常点数据等。
数据预处理:对清洗后对数据进行预处理。如针对用户点击大于pv的情况，将pv设置为点击的值，点赞、评论等可以做类似的处理。
特征生成:在预处理结果基础上进行特征提取，如数值特征包括发图数、pv，click、点击率、点赞数、点赞率、评论数、评论率，收藏数、收藏率、好友数、关注数量、粉丝数等；非数值特征数值化，如用户级别、是否达人等。
模型训练
样本生成:
正样本: 筛选发优质图超过一定数量的用户,再经过人工审核最终确定正样本集合。
负样本: 从total集合里过滤正样本，剩余的所有样本作为负样本。严格来说，负样本中可能包括一些正样本，但对于我们所采用的模型，只要保证大部分样本都是负样本，就基本不受影响。这是因为该模型在每个特征维度，得分都是和正负样本中的特征均值相关的，即使负样本包含一定数量的正样本，其均值依然会被真正的负样本主导而不会有太大影响。
模型训练
模型训练的目的，就是通过计算得到每个特征对应的阈值$T_{low}$， $T_{up}$, 以及每个特征对应的权值$w$。训练步骤如下所示：
step1: 对于所有特征，初始化$T_{i,low}$，$T_{i,up}$，其中$T_{i,low}$为所有负样本对应特征$i$的均值$u_{i,low}$，$T_{i,up}$为所有正样本对应特征$i$的均值$u_{i,up}$
step2: 根据如下公式计算特征$i$的权重$w_i$.
$w_i=\frac{u_{i,up} - u_{i,low} }{u_{i,up}}$
step3: 调整不同阈值T，使得准确率和召回率大于一定值，并取f1最高的阈值作为当前最优参数。
step4: 调整步骤3得到的参数，允许每个参数分别向上和向下波动一定幅度，对于每种参数组合，分别执行步骤2和步骤3，根据f1指标，选择最优的参数组合，作为最终的训练结果。
优质预测和挖掘
对于测试用户，首先提取用户相关特征，然后利用式2进行优质得分预测。将所有得分大于阈值T的用户作为优质用户的挖掘结果。
总结
本文提出了一种优质用户的挖掘方法，该方法的优势在于模型简单、训练速度快；只需要将特征转化为数值特征即可（而不需要进一步处理）；同时该模型对于正负样本的构造成本较低，允许有一定的噪声样本混入而不受较大影响；允许正负样本的数量不均衡。 该方法的缺点是没有考虑特征之间的关联，没有对多个特征直接进行建模，如果将多个特征之间的组合关系考虑进去，可能会有更好的效果