개발 고려 사항 - hipopotamus/Mukfit GitHub Wiki

🚫 부정 추천 유형 및 방지 방안

사용자의 공정한 활동과 커뮤니티의 신뢰를 보호하기 위해, 아래와 같은 부정 추천 행위를 정의하고 이에 대한 방지 및 대응 방안을 수립합니다.

📌 부정 추천 유형

유형 설명 문제점
셀프 추천 부계정 또는 다계정을 이용하여 본인의 리뷰에 직접 추천 공정성 훼손, 포인트 시스템 악용
추천 거래 친구 또는 유저 간의 상호 합의로 ‘서로 추천해주기’ 허위 신뢰 형성, 랭킹 왜곡
리뷰 사냥단 특정 유저가 조직적으로 추천을 몰아받는 구조를 형성 리뷰 노출의 공정성 붕괴
자동화 추천 봇 또는 매크로를 활용한 비정상 반복 추천 대규모 포인트 획득, 정상 유저 간 경쟁 방해
스팸 리뷰 추천 무의미하거나 광고성 리뷰에 인위적인 추천 유도 플랫폼 콘텐츠 품질 저하

🔒 부정 추천 방지 및 대응 방안

방지 방법 설명
IP/디바이스 기반 제한 동일 IP, 동일 디바이스에서 중복 추천 탐지 및 제한
계정 신뢰도 기반 추천 유효성 계정 생성일, 활동 이력 기반으로 추천 유효 여부 판단
추천 제한 로직 동일 유저에게 1일 1추천, 동일 리뷰에 중복 추천 방지 등 포인트 반영 제한
AI 기반 이상 패턴 탐지 추천 시간 간격, 리뷰 집중도 등 비정상적인 패턴을 머신러닝으로 탐지
유저 신고 및 수동 검토 유저 신고 기반으로 관리자가 수동 검토 및 페널티 적용 가능

✅ 추천 유효성 조건 예시

  • 추천 계정이 생성된 지 3일 이상
  • 최근 3일간 리뷰나 댓글 등 5건 이상 활동 기록
  • 동일 유저에게 1일 1회만 추천 가능
  • 동일 리뷰에 대해 동일 IP 내 중복 추천 불가
  • 동일 계정이 동일 작성자의 리뷰에 과도하게 추천 시 포인트 미반영

커뮤니티의 공정성을 유지하기 위해 시스템 내 자동 탐지 로직과 유저 신고 기능을 병행하여 부정 추천을 지속적으로 모니터링합니다.