維度 == 標籤，泛指描述惡意行為的一類合集，不必糾結文中用詞，看官就當做一回事， 就是你理解的那回事就行。
總原則：
每天基於前一天的分值，增量更新
得分越高，使用者越黑
縱向分
下文，將所有具備惡意傾向的描述，統稱為「標籤」，比如**ip登入是乙個維度，也可以說是乙個標籤，工程師喜歡說維度，運營喜歡說標籤.看官隨你自己
橫向分
上述是 4個 基礎分值，計算邏輯，所有標籤通用，可以歸為一類：縱向比較，始終是乙個標籤下的結果或情況在比較。下面介紹一些，橫向比較, 哪個標籤更好使？
假設ip 1.2.3.6 是雲商ip，那麼就說 1.2.3.6是這個黑標籤下乙個值
如果這個ip 1.2.3.6一共登入了10000個使用者，其中8000個已經被標黑了，是不是說明這個ip識別的很準啊
實現
畫完餅了，該講如何實現了？**是沒有滴，看懂了，肯定是闊以開工編碼滴
資料層面(二)
為了計算每個標籤的效果分，需要統計每個標籤值，每天的命中使用者的打標結果。如果無人工打標，可以直接粗暴一點點，被任意標籤連續命中7天就算黑使用者。
標籤項標籤值
日期準確
誤判**ip
1.2.3.6
昨天323(人)
1(人)
**ip
1.2.3.6
前天39(人)
0(人)
**ip
1.2.3.6
....
....
....
雲商ip
6.3.2.1
昨天23(人)
0(人)
雲商ip
6.3.2.1
前天31(人)
0(人)
雲商ip
6.3.2.1
....
....
....
其他標籤
其他值....
....
....
明白了摸？有了怎麼一張效果統計表，你是不是想怎麼算都行？選出你爽的標籤值或者標籤項都可以!!!
效果好的標籤值，比如1.2.3.6，可以增加其效果分，讓命中它的人得分高
效果好的標籤項，比如雲商ip，可以反過來提高這個標籤的基準分，這個很重要哦，形成反哺了哦
再進一步，不停的反哺，你最終將得到乙份十分貼近業務的基準分配置，這就是知識沉澱。你可以拿它換2個肉夾饃了
業務(場景)層面
上文說了，可以得到乙份貼合業務的基準分配置。那麼不同的業務，是不是有所差異，是不是應該有不同一套基準分配置？ 這個實現就不說了，找你家碼農搞,讓做個可配的。做不了，就盤他
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