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什么是配股介绍前员工披露刷单细节

2020-05-2819

5月18日晚,浑水公司发布了一份关于谁学会卖空的报告,称至少有70%的用户是假冒的,公司遭受了重大损失。此外,浑水还指出,陈向东主席已承诺至少3个。18亿美元的贷款人是瑞士信贷。同时,该机构也是里士满咖啡的一个重要的保证金贷方。长期持有学股票股票的投资者面临的风险是,保证金贷款人将大规模出售股票,导致股价暴跌。

上个月,陈主席奇怪地试图劝阻我们不要跟踪任何人。在4月8日接受中国媒体采访时,他说!“我认为,如果浑水公司认真对待分析的数据,它很有可能不会这么愚蠢。浑水里的人仍然拥有高水平的智力和智慧。”

2020年上半年,我们在分析记录了463217条登录记录(超过54065名用户在高端课程中学习,涵盖200多门付费的K-12课程)。研究结果表明,我们已经确定了三种我们深信不疑的机器人模式,占所有独特用户的73%。2%.如果增加第四种可能性较大的机器人模式,比例可达到80%。8%.如果一些假设条件的改变对公司不利,那么机器人的比例将接近90%。这些假冒用户显然是由老师和导师控制的,他们向第三方学习。

通过结合四种机器人模式,我们认为的用户实际上是一个机器人。从中学到的前经理证实了我们的观察,并提供了关于谁从如何实施用户欺诈中学到了什么的进一步细节。我们称这四种类型的机器人用户为:精确加入者、爆裂加入者、GSX知识产权加入者和早期加入者。

什么是配股介绍前员工披露刷单细节

在我们的调查样本中,超过一半(52。8%)被认定为机器人,因为他们是“确切的参与者”或与他们有关联。准确的参与者是指在至少两个不同的星期内同时加入同一个班级的用户(对于第二个用户),以及与他们有联系的用户。在认为,一个用户在一个课程中进行两次或更多次这样的准确登录的概率非常低。除了(普通人)用户的登录时间不同之外,他们从谁那里了解到自己网络中的互联网流量和数据流模式也存在即时差异,这使得几乎不可能在相隔一周或更长时间的更准确的第二周内登录。对我们来说,这就像每周从a市飞到b市,在同一时间降落两次或更多次。

在分析, 54,065个独立用户的数据中,我们发现有5,742个用户(10。6%)与这种精确的连接现象相一致。还应该注意的是,所有这些精确的参与者都展示了至少一个其他讨论过的机器人行为,这有力地证明了这种寻找机器人的方法。

尽管大多数精确的参与者只记录了一个精确的连接(在同一秒内记录了两个不同的场合),我们的数据发现1261 (21。6%)独特的精确参与者在两个或更多的场合下完成了这一壮举,一个精确参与者完成了九个精确连接。

然后,我们将这些精确的参与者与另外33,145个共享相同知识产权的用户以及那些在完全相同的时间加入该课程的用户(通常作为爆炸性参与者的一部分)结合起来。减去10342次重复后,我们有28545个用户(52。8%)是假的。

添加“谁将向知识产权参与者学习”后,拥有高信心的机器人用户总数达到34534人,占63%。9%.向学习知识产权的参与者声称自己是唯一的学生用户,什么是配股,但也可以是教师或学生,或者与他们相关联的用户,因为他们共享相同的知识产权地址。因为要向谁学习,不再运营离线物理学校或学习中心,学生不能与老师或导师分享知识产权。然而,我们发现15,239名学生用户(28。2%)与教师或导师至少共享一次知识产权。与一起学习的前经理证实,一些老师或导师为谁学习操作机器人网络。向其学习知识产权的参与者中,几乎有三分之二是准确的参与者,这强化了我们的结论。

我们计算了5016个爆炸参与者的机器人,使高度自信的样本数量达到39550个,占73个。2%.爆炸参与者指的是在同一时间内爆炸的用户(4,528/8。4%),例如20或30个用户在同一秒内进入,其他用户通过共享IP  (488/0)链接到他们。9%).更明显的是,这些用户的涌入经常发生在具有连续活动的中间节点。这种异常现象与我们在一个小时内看到10列火车经过类似,其中9列火车完全空着,1列火车上坐满了人。这不符合现实生活的逻辑。

为了加强我们的结论。8%的爆炸参与者表现出至少另一种高度自信的机器人行为。我们非常确定,当这些爆炸性参与者在课程开始前后5分钟进入课程时,这意味着一组机器人突然登录到课程中。我们在认为,五分钟的截止时间对公司来说是好的,在排除期内突然增加的机器人的实际数量可能会很大。

给定课程的爆炸式参与者模式可以用一个图形来表示,其中Y轴是时间,单位是秒,X轴代表每个唯一的用户。当爆炸参与者现象发生时,此图将显示一条很长的水平线。下图显示了一个已经在学习平台上运行了几个月的小学高年级数学班的加入模式。以下模型与我们数据集中的课程模型一致。(请注意,水平白线代表课程的开始时间。)

为了公司的利益,我们不计算课前5分钟到课后5分钟的爆发事件。因此,尽管他们非常可疑,但我们不会在认为爆发点2注册机器人,除非他们显示出一些其他的机器人行为(包括在同一时刻作为准确的参与者加入)。

我们观察到的各种机器人使用模式之间有明显的重叠。在独立性的基础上,我们非常确定每个行为都代表机器人。然而,当我们看到不同行为之间的重叠时,这些模式就更加确定了。三分之一的高可信度机器人表现出至少两种机器人行为特征。大约一半的数字显示了所有三个标记。

“早期参与者”是指很早就登录在线课程的用户,所以我们认为的用户很可能是假的。我们把截止时间定在课前30分钟以上。在现实世界中,看到一些学生在课堂上提前超过30分钟是很正常的,但是我们不希望在网上看到这种情况。这类似于提前30分钟登录视频会议。然而,对谁来说,什么是配股,早期的参与者并不罕见。

在我们的样本中,独特的先行参与者的总数是7579(14。0%),其中3676(48。5%)显示了至少一种其他假定的机器人行为,这增强了其作为机器人指数的价值。排除其他类别的重复结果,提前参加人数达到3903 (7。2%).共享IP地址的新用户使早期参与者的总数达到4143(7。7%).

群组控制的后端显然有引导学生出勤的工具,例如安排机器人登录和确定登录模式。作为一个典型的机器人农场,一个或多个服务器被用来控制500到1000个或更多的移动电话。每台设备都有一个独立的手机号码和微信号码,并被编程为购买产品或参加课程等。

向他人学习并利用外部公司来运营机器人网络。根据前任经理的说法,这些公司通常会根据需要的任务获得2%到5%的佣金作为补偿。一些公司提供特殊课程。有些人注册课程并付费。向谁学习显然提供了使交易合法化所需的现金,并记录了通过销售和营销费用或销售线成本生产这些机器人的大部分成本。这位前经理提到了三家为机器人用户提供学习机会的独立公司,包括微世(学习其中一种应用)和百佳友联(学习30%的投资者)。

前任经理:向每个有电脑房的人学习。计算机房里大约有10,000台这样的机器。我们称他们为群体机器人。我们可以自己控制它们。一个人可以毫无问题地控制1000多部手机。然后我就可以控制所有的机器,不管是去遥控器还是在电脑房。然后我可以模拟真实的学生或真实的购物数据。这是一项成熟的技术。

前任经理:不,我们从2015年就有了。因为那时我们做O2O,我们耗尽了许多机构。那时,学生很少。我们希望老师们感觉有很多人来上课。尤其是在开始的时候,我们已经有了这样的技术。例如,我们只报告了五名学生,但我们有机器人去剩余的500名。交通非常拥挤。从15年前开始,我们在网上上课,让他们觉得这个平台上的流量非常大。

前经理:是的,要想获得2万元的佣金,你必须通过这些虚拟手机号码或微信账号,然后购买我的课程,成为我的收入。是这样的。这是其中的一部分。这是你向谁学习。你至少要损失2%,对吗?这只是一小部分。另一个是和一些老师合作.就像我也给予一样

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