动态 | 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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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。

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。

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