サードパーティのアプリ (ショートスタック) を使用して、Facebook ページでフォト コンテストを開催しています。最優秀賞は、投票数が最も多い人に与えられることになっています。各投票は Facebook ID にマッピングされ、ショートスタック経由で利用できます。問題は、偽のプロフィールからの投票が多すぎることです。これは、投票していた人々の Facebook プロフィールの友達の数を手動で見て、これを推測しました (私は彼らの Facebook ID を持っています)。また、opengraph を介してこれらのユーザーの公開情報のみを抽出できることも認識しています。
要するに、すべての ID に、その ID の公開ユーザー情報からの情報を使用する特定のロジックを適用した後、「本物」と「偽物」の 2 つのカテゴリですべての投票をマークするにはどうすればよいですか?
例として、特定のプロファイルの友人の数が、プロファイルが偽物かどうかを識別するために使用される唯一の指標であると仮定します。魔法のベンチマーク (友達の数) があり、それを超えるとプロファイルは本物と見なされ、下回るとすべてのプロファイルが偽物と見なされます。私たちの場合、これらのメトリクスは、ユーザーが opengraph を介して共有する他の情報からも構成されます。これらのパラメーターの値とパターンは、本物のユーザーと偽のユーザーで異なります。要点は、本物のユーザーにブランドを広める競技者の能力に基づいて勝者を選びたいので、偽のプロファイルを排除することは、コンテストを実施する人々が直面する非常に一般的な問題であると確信しているということです. そう、