"阿里巴巴人工智能驱动大数据-28.pdf"
阿里巴巴在人工智能和大数据领域的探索与实践主要体现在以下几个核心方面:
1. 复杂的大数据:阿里巴巴处理的数据量巨大,达到EB级别,涵盖各种业务类型,包括在线和移动商务、市场营销、金融服务、支付解决方案、专业服务、数字娱乐、物流等。这些数据来自不同的源头,包括结构化和非结构化数据,以及来自PC、无线、OTT(Over-The-Top)和IoT设备的多终端数据。由于数据的碎片化、标准不一和质量不一,对数据清洗和管理提出了高要求。
2. 数据清洗:面对脏数据、流量作弊和支付作弊等问题,阿里巴巴建立了自动化标签生产系统和算法模型,通过反作弊机制来确保数据的准确性和可靠性。这涉及到特征层的构建,如电商行为特征、设备行为特征、地理位置特征、账号和设备静态特征,以及信用等级和行为质量的评估。
3. 数据计算与管理:阿里巴巴采用分布式计算引擎如ODPS和Spark进行大规模数据处理,同时借助数据技术及产品部的工具进行数据资产管理,例如数据地图、OneID、GProfile等,以实现数据的统一管理和高效利用。
4. 智能解决方案:算法层和应用层的结合,推动了人工智能在各个领域的解决方案,如三位一体的反作弊策略、自动化预测、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。这些智能解决方案依赖于算法模型,包括监督学习和无监督学习,以及异常检测和规则引擎。
5. 技术与平台:阿里巴巴的数据技术团队构建了一整套开发平台,包括算法平台、数据采集、管理平台、数据资产管理和智能解决方案,提供从数据获取到数据分析的全链条支持。IDE(集成开发环境)提供了架构可视化、模型探索可视化、分析可视化和产品可视化的功能,以促进算法开发和业务应用。
6. 数据生态:阿里巴巴的数据生态不仅局限于集团内部,还涵盖了全资子公司、控股子公司,以及政府和企业合作的数据来源。此外,还与其他外部生态伙伴进行数据交换和共享,如使用FLASH语言进行交互。
7. 人工智能解决方案算法平台:这个平台是阿里巴巴解决复杂问题的关键,它集成了数据清洗、特征工程、模型训练和应用部署,旨在推动业务创新和提升用户体验。
阿里巴巴在人工智能驱动大数据的实践中,强调数据的全面性、准确性和智能化处理,通过强大的技术基础设施和算法模型,实现了数据价值的最大化,并在此基础上推动了业务的快速发展。