介绍
过往的广告拦截大部分是通过定义规则来实现的,有好处也有一定的局限性,看到 jev 模型的表现,我开发了通过将通知信息/短信用 jev 模型来判断短信是否为广告营销,不删除只是让你更少的关注
过往的广告拦截大部分是通过定义规则来实现的,有好处也有一定的局限性,看到 jev 模型的表现,我开发了通过将通知信息/短信用 jev 模型来判断短信是否为广告营销,不删除只是让你更少的关注
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andforce 1 day ago via iPhone
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AkinoKaedeChan 1 day ago
主要……过去不是靠端侧文本分类模型实现的吗,短信这种东西还是太隐私了
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413420 1 day ago
短信过滤,也许用正则分类就够了
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little_cup 1 day ago 感兴趣可以看看我的商业项目通知滤盒 FilterBox ,上线了有五六年了。
端侧小模型 + 设备端学习,可以根据用户投喂,本地学习改变偏好。 整个模型不到 10M ,因为运行非常快,可以实现用户完全无感知的过滤。 你的 readme 中提到的问题都可以在本地避免。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.catchingnow.np |
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v2yllhwa 19h 28m ago via Android
@little_cup 入了终身版一直在用,以前 mi push 能针对渠道关闭通知,对于没有这种能力或者划分不明确的系统,root 了固化为系统应用,确实非常好用
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ethanxu OP @AkinoKaedeChan 你说的没问题,可以期待端侧的 jev 模型带来更好的体验,另外短信和通知都是可以自己选择哪些使用的 jev 来处理的。开发的考虑主要是通知信息千奇百怪刚好又看到了 jev 的消息
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ethanxu OP @little_cup 太强了大佬,之前没关注到你的产品,我就是看到 jev 的表现顺带学习了下,我的感觉端侧模型依旧是隐私考虑+体验的最优解
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