construimos modelos en línea para el sistema de moderación y detección de fraudes en subastas diseñado para un importante sitio web asiático de subastas en línea. Mediante experimentos empíricos con datos de detección de fraudes en subastas en línea de palabras reales, demostramos que el modelo probit en línea que proponemos, que combina la selección de características en línea, los coeficientes de delimitación a partir del conocimiento experto y el aprendizaje de múltiples instancias, puede mejorar significativamente las líneas de base y el modelo ajustado por el ser humano.mejorar significativamente las líneas de base y el modelo ajustado por humanos. Cabe destacar que este marco de modelado en línea puede extenderse fácilmente a muchas otras aplicaciones, como la detección de spam en Internet, la optimización de contenidos, etc. En cuanto al trabajo futuro, una dirección es incluir el ajuste del sesgo de selección en el proceso de entrenamiento del modelo en línea. Se ha demostrado que es muy eficaz para los modelos offline.