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
本文来源于阿里云-云栖社区，原文点击这里。
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。
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，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。
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，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。
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。
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。