정직하고 대답은, 당신은 그것을 할 수 없습니다.
"좋아요"버튼을 스팸하고 싶다면 그렇게 할 수있는 방법을 찾아야합니다. 특히 로그인을 강요하지 않으면 (꽤 좋은 봇을 쓰고 꽤 효율적인 스팸 닝이었습니다. 큰 링크 제출 사이트).
자바 스크립트는 평범한 스패머 또는 양말 인형극 계정 소유자 만 중지합니다. 스팸 발송자로서 시간 기반 로봇을 프로그래밍하여 또는 귀하의 서버에 직접 요청을 보내 (귀하의 사이트를로드하지 않음) 귀하의 자바 스크립트를 매우 쉽게 우회 할 수 있습니다.
당신이 정말 효율적으로이 기능 스팸에서 스패머를 방지하려면,해야 할 일은 모든를 기록하는 것입니다 (효율 키워드는 스패머가 당신의 기능 스팸 여전히 수 있지만, 자신의 좋아하는이 포함되지 않기 때문에 여기에) 지리적 정보와 함께 게시물을 좋아하는 IP (항상 100 % 정확하지는 않지만 좋은 시작일 것입니다). 그런 다음 백그라운드에서 의심스러운 출처를 확인하고 그러한 좋아하는 것에 대해 불이익을주는 프로세스를 실행합니다. 전체 카운트에서 이들을 뺍니다).
예를 들어, 주요 잠재 고객이 미국에 거주하는 사람이지만 한 곳의 게시물이 멕시코, 살바도르, 인도, 오스트레일리아, 러시아에서 좋아하는 사람이 많은 경우 프록시 나 스팸 발송자가있을 가능성이 높습니다. TOR과 유사한 네트워크이며 자신의 의지로 IP 주소를 변경할 수 있습니다.
수십만 개의 레코드를 작성한 후에는 IP 주소를 블랙리스트에 올릴 수있는 기반이 충분합니다. 나는 보통 R 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터베이스에 대한 통계 정보를 얻는다.
하지만 다시 한 번 좋은 스팸 발송자는 잠재 고객의 국가 또는 지리적 위치에서 침입 한 컴퓨터의 IP 주소 목록을 사용하고 해당 IP를 사용하여 기능을 악용 할 수 있습니다.그 봇은 발견하기가 더 어렵지만 이전 게시물을 분석하고 "좋아요/설명 비율"과 같은 유용한 측정 항목을 제안 할 수 있습니다.
하나의 게시물에 많은 수의 좋아하는 댓글이 있지만 댓글 수가 적다면 누군가가 스팸 메일을 보냈을 가능성이 매우 높습니다.하지만 다시 봇에게 좋아요 표시를하여 댓글이 자연스럽게 보이도록 프로그램 할 수 있습니다.
어떤 프로젝트를 진행하고 있는지 확실하지 않지만 링크 제출과 비슷한 점이 있다면 (사용자가 좋아하는 항목은 모두) 좋아요 수만큼 순위를 매기 지 마십시오.
좋아요 수는 요인 일뿐입니다. HackerNews 또는 Reddit이 게시물의 순위를 매기는 방식을 살펴볼 수 있습니다 (해당 프로젝트는 오픈 소스 임). 그러나 여러 요소가 복합되어 있습니다.
사용자 로그인을하지 않고이 일을 더 100 % 바보 - 증거 방법은 없습니다. 데이터베이스에 IP 주소를 기록하면 서브넷의 여러 사용자가 귀하의 콘텐츠를 좋아하지 않게됩니다. – MonkeyZeus
로그인하지 않으셨습니까? 나는 쿠키를 제안 하겠지만 모든 접근법에는 문제가있을 것입니다. – mccainz
쿠키가이 작업에 도움이 될 수 있습니다. 사용자가 '좋아요'를 한 번 클릭하면 쿠키를 저장하십시오. 그리고 'like'클릭을 처리 할 때이 쿠키를 확인하십시오. –