阿里巴巴人工智能在大数据中的应用与挑战

“阿里巴巴人工智能驱动大数据.pdf” 阿里巴巴在大数据领域的实践主要集中在如何利用人工智能技术来解决复杂的数据问题。资深算法专家杨红霞在2017年杭州云栖大会上阐述了这一主题，强调了人工智能在大数据处理中的核心作用，特别是在全域实体识别和自动化标签生产系统上的应用。 首先，面对复杂的大数据挑战，阿里巴巴构建了一个庞大的数据生态，涵盖了在线和移动商务平台、买家与卖家市场、营销、融资与支付解决方案、专业服务提供者、数字娱乐、物流、移动浏览器等多个领域。这个生态系统涉及到各种类型的参与者，包括操作系统、云计算、数据技术和团队，形成了一条完整的技术链和数据链。 在数据层面，阿里巴巴面临的数据具有以下几个特点：数据量巨大（EB级别）、数据表数量级达百万、数据碎片化、标准不统一、质量问题、以及来自不同终端（如PC、无线、OTT、IoT）的非结构化数据。这些挑战需要强大的数据计算能力、稳定性和智能解决方案来应对，例如，通过反作弊算法对抗支付作弊和流量作弊，以及通过数据清洗来处理脏数据。 在人工智能解决方案中，阿里巴巴研发了多种算法模型，如自动化预测、三位一体的解决方案、因果分析、知识与行为图谱、用户分层、社区发现、传播路径分析等。这些算法主要用于提升数据管理和产品性能，如IDMapping、关联分析、聚类分析等。此外，阿里巴巴还通过OneID、GProfile、I+等工具实现用户身份的一致性，通过算法平台进行数据的模块化分析、嵌入式分析和推理。 在数据来源上，阿里巴巴不仅整合了阿里集团内的数据，还涵盖了其全资子公司、控股子公司、政府及企业等生态内的数据，同时也积极获取阿里生态外的数据，以拓宽数据视野。通过使用如ODPS、Spark等分布式计算引擎，阿里巴巴能够有效地处理和分析这些数据。 反作弊是大数据应用中的关键环节，阿里巴巴开发了UniID、GProfile、OneGraph和OnePrediction等工具，结合规则引擎和业务系统，运用监督学习和无监督学习方法进行异常检测，确保数据的准确性和安全性。 阿里巴巴通过人工智能技术对大数据进行深度挖掘和智能分析，实现了数据的高效管理，推动了产品和服务的智能化升级，并为整个阿里巴巴生态系统的持续发展提供了强大的支持。