1、内容的重点程度，决定了审核的侧重点如何分配。
以知乎为例，知乎的审核应该以机审为主，在发现一些问题之后（如机审异常、有人举报等），再介入人工干预。但一个新闻发布系统，则新文章需要经过相对严格的人审，对于评论则通过机审即可。再以淘宝为例，淘宝也可以假拟为一个UGC网站，商品上架偏重于机审、人审为辅。
一般而言，机审和人审都需要具备，海量数据以机审为主，人审为辅；少量数据则可投入更多的人审。机审侧重于一些可衡量的因子，如违禁词、内容长度、spam。
2、审核不是目的，只是手段。
需要通过额外的体系，刺激用户发布不违规的内容，以体现其在站内的价值最大化。如网站的ranking、首页曝光、用户社区虚拟价值等
最后说一下，机审系统在技术层面不复杂，它的核心是需要建立一套怎样的审核规则（可能多个审核环节组合），以及词库的不断累积运营。
核心：用户自身是关键，要放权给用户，别想着软文什么的都站方去监督，你只要培养出用户举报的习惯就好了。另外通过培养“真实分享”氛围，鼓励发布上身图实物秀购买记录什么的这些手段很有用，基本可以杜绝软文。
移动互联网UGC中，如何让用户发布的内容不淹没在海量内容之中？如何排序这些内容？
在移动互联网时代，有一些应用可以查看所有用户发布的内容，比如墨迹实景可以查看全城用户发布的实景图片，查看附近的微博可以看到附近的海量微博内容。
那么如何让一个用户发布的内容不会瞬间淹没在timeline海量的内容之中？
如何排序这些内容以筛选优质内容产生在用户面前？
web时代，类似于论坛你发的帖子可能瞬间被时间排序淹没，web可以使用版主、管理员可以推荐、置顶内容，但现在移动时代用这种纯人力的方式好像不太实际。
在理想的情况下，当参与排序的评价体系足够多元化，个性化的时候，合适的内容就会在合适的时间出现在合适的人的面前。
比如一条微博，用户可以按发布时间排序（关注新进展/事件源头），点击量排序（浏览热度），可以按评论数排序（讨论热度），可以按评论的被回复数排序（更精准的讨论热度），可以按参与讨论的人数排序（问题覆盖面），可以按参与讨论的人和我之前参与讨论的问题的交集大小来排序，这就产生了很多评价的参数。目前的推荐/展示，大部分是前几种的单独运用。
其实还有一种更复杂的运用，复杂到我现在也没有做出一套原型，现在仅能把思路跟大家讨论下：为这些参数设置不同的权重，并根据用户的浏览记录调整修正。例如一条微博发布后有1000的基础分，每隔1小时减100，每次浏览+1（阅读全文），每次评论+5，每次对评论的评论+8，每次引用+10，有后续报道的话双方按20%的权重共享分数……最后按总分对N小时之内的内容进行排序（N取决于用户之前的浏览习惯）。
这套体系参数很多，更麻烦的在于为各个参数合理分配权重是需要大量用户数据支持的，也许我忙完手头的项目后，会有时间（！！）把这个算法细化下做个测试，暂时这还只是个想法罢了。
传统的推荐手段已经不能解决这个问题了。
原因如下：
1、可推荐的位置总是有限的，而用户渴望获得“存在感”的需求却是无限的。
2、传统推荐手段容易造成资源的浪费。如推荐给用户的内容，用户不感兴趣，而那些用户感兴趣的内容却没能推荐给用户。
目前比较行之有效的方案是：个性化推荐！
根据用户的地区、年龄、性别、职业、语言、学历、标签，甚至是其浏览记录，来判断哪些用户喜欢哪些内容，用户之间谁可以成为朋友。然后通过算法进行个性化推荐（常见有内容推荐与好友推荐两种手段），让用户找到那些与他志同道合的人，建立关系，讨论话题。
技术与产品驱动的运营，非传统人力运营。题主应该要的就是这种吧。
如今许多社区产品都会引导用户填写个人资料，个人标签等之类的信息，就是如此。因为这对产品运营来说，是非常重要的。甚至后期的广告精准投放，都要依赖这个。
最近也遇到了类似的困扰，目前仍没有找到合适的解决方案，无法做回答，就说说我的一些想法吧。
先冒昧的精简下题主的问题：
问题：移动互联网UGC中，如何让用户发布的内容不淹没在海量内容之中？如何排序这些内容？
补充描述：那么如何让一个用户发布的内容不会瞬间淹没在timeline海量的内容之中？如何排序这些内容以筛选优质内容产生在用户面前？
姑且理解为：
在一个App里，如何顾及到每一个内容生产者（用户），让他们产生的内容都可以得到一定的关注？怎么对这些内容进行合理的排序？
的确，每个人都渴望得到他人的关注和重视，尤其是在一个群体里，我们希望获得认同感，成为大群体的一分子。发布内容的用户也是一样，如果TA的内容在发布出去后如石沉大海毫无回应，难免会有“为什么我这么用心发布的内容没人关注”的失落感，所以努力“让用户发布的内容不淹没在海量内容之中”的出发点没有错。
但话说回来，只有有价值的内容才需要被创造，而内容是否有价值的评委不再是传统的编辑人员，是用户。以最常见的帖子形态为例，刚刚发布时在信息流里按发布时间排序，然后按最后回复时间进行再次排序（有回复的帖会被排到前面，即使是很早之前发布的），信息流里新老交替；再看看微博，为了讲求时效性只按发布时间排序（有段时间好像上线了个“智能排序”，不知何时又下线了），但其实也并不仅仅如此，微博的“转发”功能也可以让旧内容重新排到前面，比如你在2015/6/25转发了一条某人发布于2012/3/18的微博，这是不是也是一种新老交替呢？
UGC产品的基本脉络为：产生内容——分发内容——围绕内容互动，而现在我们要解决的是中间的“分发内容”的环节，常见的解决方案上面已经很多朋友说过了，就不一一赘述了。信息数量大、更新快，用户很难在有限的时间内从信息海洋中获取自己想要的信息，对用户Timeline 的梳理，把优质内容呈现给用户，是个快速获取有价值信息的一个好办法。但到底到底什么样的信息才算是优质内容？才是用户想要的？从各种维度根据算法来做智能推荐？个人觉得这个谁说了都不算，只有用户自己说了算，也就是说排序规则的制定权到底该给谁，产品运营方制定规则，你按我的来就行；还是交给用户自己做决定，我想优先查看哪些内容，这才是最大的争议。
我们终究是生活在现实世界的，而网络世界的行为准则与现实世界逐渐趋于一致。举个不恰当的例子，这就像是看病，我们万万不可因几篇介绍某种新治疗手段（算法）的文章就对该疗法心生向往，以为有了它，就有了解脱/治愈的希望。对于采用何种治疗方式，还是要由医生（产品团队）根据自身（产品）的具体情况来做诊治。
弱化时间线。优质内容会自动浮出水面。太多的产品都重视新闻，新的内容，而忽视那些陈旧有价值的东西。搜索引擎能找到有价值的东西，但是需要用户自己去挖掘。很多时候用户又不知道自己要什么。这时候推荐引擎出现了。
垂直化的UGC推荐更好做一些，除了时间线以外UGC产生的内容应该由用户决定到底是不是值得推荐，用户注册之初便进行一次信息搜集和组织，引导用户更多的去与内容互动
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