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阿里知识图谱首度曝光:用机器学习构建推理引擎,让千万黑心商家无处可逃

来源:网络整理 发布时间:2021-08-04 19:15 标签:阿里知识图谱机器学习
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雷锋网AI科技评论按:阿里知识图谱每天保持千万级别的拦截量,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,最大限度地保护知识产权,保护消费者权益。

什么是知识图谱?

在互联网时代,搜索引擎是人们在线获取信息和知识的重要工具。当用户输入一个查询词,搜索引擎会反馈它认为与这个关键词最相关的网页。

直到2012年5月,搜索引擎巨头谷歌在它的搜索页面中首次引入“知识图谱”:用户除了得到搜索网页链接外,还将看到与查询词有关的更加智能化的答案。

从杂乱的网页到结构化的实体知识,搜索引擎利用知识图谱能够为用户提供更具条理的信息,甚至顺着知识图谱可以探索更深入、广泛和完整的知识体系,让用户发现他们意想不到的知识。谷歌高级副总裁艾米特·辛格博士一语道破知识图谱的重要意义所在:“构成这个世界的是实体(things)电商 知识图谱,而非字符串(not strings)”。

阿里知识图谱

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阿里的主要业务是电商。它的知识图谱以商品、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,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。雷锋网AI科技评论到,这些海量的数据来源于淘宝、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。这个知识图谱对无论是知识产权保护,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。比如商品标准化可以让我们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。

阿里知识图谱运用

阿里的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。其中最明显的应用之一体现在阿里电商平台的管控上。过去只能通过人工“巡检”来对商品发布进行审核,而现在面对海量的商品发布量,“巡检”模式显然已不太现实。根据阿里技术的官方介绍,

“阿里知识图谱就像一张过滤网,最大可能地借助大数据、人工智能阻止不良商家、问题商品进入阿里生态。面临问题商家实时的对弈、变异和恶意攻击等诸多挑战,阿里知识图谱可以保持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。”

根据阿里技术的介绍,为了最大限度地保护知识产权,保护消费者权益,阿里知识图谱团队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、可解释等更高的技术要求。

阿里知识图谱首度曝光:用机器学习构建推理引擎,让千万黑心商家无处可逃

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张伟 (花名:览图)博士, 阿里巴巴商品知识图谱负责人

引入机器学习算法搭建推理引擎

据了解,阿里知识图谱研究团队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。

按照不同场景把推理分为:上下位和等价推理;不一致性推理;知识发现推理;本体概念推理等。例如:

1.上下位和等价推理。检索父类时,通过上下位推理把子类的对象召回,同时利用等价推理(实体的同义词、变异词、同款模型等),扩大召回。 例如,为保护消费者我们需要拦截 “产地为某核污染区域的食品”,推理引擎翻译为 “找到产地为该区域,且属性项与“产地”同义,属性值是该区域下位实体的食品,以及与命中的食品是同款的食品”。

2.不一致推理。在与问题卖家对弈过程中,我们需要对商品标题、属性、图片、商品资质、卖家资质中的品牌、材质、成分等基础信息,做一致性校验。比如说标题中的品牌是Nike而属性或者吊牌中品牌是Nake,如下图所示,左边描述了商品标题、属性、吊牌上的品牌信息是一致的,推理为一致。右边为吊牌和商品品牌不一致的商品,被推理引擎判断为有问题的商品。

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