我正在通过第三方应用程序（shortstack）在我的 Facebook 页面上举办摄影比赛。大奖应该颁发给得票数最多的人。每个投票都映射到一个 facebook ID，我可以通过 shortstack 获得该 ID。问题是来自虚假个人资料的投票太多，我通过手动查看投票过的人的 Facebook 个人资料的朋友数量来推断这一点（我有他们的 Facebook ID）。我也知道我只能通过 opengraph 提取这些用户的公开共享信息。
简而言之，在将所有 ID 置于使用公共共享用户信息中的信息的特定逻辑之后，我应该如何在“正版”和“假”两个类别中标记所有选票？
例如，让我们假设特定个人资料的朋友数量是用于识别个人资料是否虚假的唯一指标。现在会有一个神奇的基准（朋友数量），高于这个基准可以认为个人资料是真实的，低于这个基准可以认为所有个人资料都是假的，尽管可能有一些假人高于这个基准，而一些真正的人低于这个基准。在我们的案例中，这些指标还包括用户通过 opengraph 共享的其他信息，这些参数的值和模式对于真假用户来说是不同的。关键是我确信消除虚假资料是进行比赛的人面临的非常普遍的问题，因为他们希望根据参赛者将品牌传播给真实用户的能力来选择获胜者。所以，