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资讯精选 | 阿里知识图谱首次曝光:每天千万级拦截量_亿级别全量智能审核

来源:网络整理 发布时间:2021-11-30 21:04 标签:阿里
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借助阿里知识图谱的建设,阿里电商平台管控从过去的“巡检”模式升级为发布端实时逐一检查。在海量的商品发布量的挑战下,最大可能地借助大数据、人工智能阻止坏人、问题商品进入阿里生态。同时面临问题商家实时的对弈、变异和恶意攻击等诸多挑战,知识图谱仍然保持着每天千万级别的拦截量,亿级别的全量智能审核次数,在滥发、侵权、合规、假货、经营范围等多个场景全面与问题卖家正面交锋,实时对弈。为了最大限度地保护知识产权,保护消费者权益,我们对知识图谱推理引擎技术提出了智能化、自学习、毫秒级响应、可解释等更高地技术要求,实现良好的社会效益。

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阿里知识图谱运用

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阿里巴巴生态里积累了海量的商品数据,这些宝贵的商品数据来自于淘宝、天猫、1688、AliExpress等多个市场,同时品牌商、行业运营、治理运营、消费者、国家机构、物流商等多种角色参与其中,贡献着校正着这样一个庞大的商品库。无论是知识产权保护电商 知识图谱,还是提升消费者购物体验,实现商品数据的标准化(商品规范的统一和商品信息的确定性), 以及与内外部数据之间的深度互联,意义都非常重大,阿里商品知识图谱承载着商品标准化这一基础性,根源性的工作。 基于此,我们才能知道哪些商品是同样一件产品,我们才能确切地知道一个品牌是否被授权,品牌下的产品卖到了哪些市场。

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阿里知识图谱以商品、标准产品、 标准品牌、 标准条码、标准分类为核心,利用实体识别、实体链指和语义分析技术电商 知识图谱,整合关联了例如舆情、百科、国家行业标准等9大类一级本体,包含了百亿级别的三元组,形成了巨大的知识网。

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阿里知识图谱综合利用前沿的NLP、语义推理和深度学习等技术,打造全网商品智能服务体系,服务阿里生态中的各个角色。商品知识图谱广泛地应用于搜索、前端导购、平台治理、智能问答、品牌商运营等核心、创新业务。能够帮助品牌商透视全局数据,帮助平台治理运营发现问题商品,帮助行业基于确定的信息选品,做人货场匹配提高消费者购物体验等等。为新零售、国际化提供可靠的智能引擎。

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引入机器学习算法搭建推理引擎

我们设计了一套框架来实现知识表示和推理。此外:知识图谱实体、关系、词林(同义词、上下位词)、垂直知识图谱(例如地理位置图谱、材质图谱)、机器学习算法模型等都纳入进来做统一的描述。

标签:阿里
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