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清华大学教授:国产电商反刷单系统 比AlphaGo提高25%
关键字: 淘宝刷单限制水权交易淘宝刷单百度广告机制滴滴快车滴滴拼车在演讲结束之后,观察者网还获得了一个向唐博士提问的机会。
观察者网:非常感谢唐博士接受我们的提问。您在演讲中说到了电商刷单的问题。我在网购的时候也发现了很多很离谱的销量表现。比如一台售价上万元的自行车,销量超过一万,评论数百条。对此,淘宝京东等电商有没有什么应对措施?
唐博士:总共有两种刷单,一种我刚刚说过了,就是让产品在这个月定一个超低价,获得足够人气,下个月把价格调回来,同时还在搜索页上排名第一,进而获得大量利润。第二种是在网上雇人,然后假交易,给假客户邮寄一个空的包裹,写一段评价。实际上交易根本没有发生。传统的防刷单用只是监视售后评价,机器算法监视可疑的交易,然后详细调查,跟进调查主要基于人工,花费非常高,准确率也非常低。无法从本质上解决问题。
我们的目标是在动机上解决刷单,让刷单的收益少于刷单的成本。上述的两种刷单都是有成本的。基于我们的算法,商品不会一下子排到第一名,而是慢慢上涨。这样刷单的成本变相上升。
观察者网:那么会不会有这种情况,比如一个商户推出新产品,或者营销手段了得。所以商品排名能够真实上升很多。如果新的机制让商品排名无法真实反映热销程度,这样会不会伤害电商和卖家。
唐博士:电商称这个是“商铺翻新”,或者上新的能力。这也是算法需要优先考虑的一部分。上新能力越强排名越高。
在圆桌论坛和问答的环节中,唐博士和其他嘉宾也回答了有关人工智能的问题。
杉数科技首席科学家葛冬冬博士补充了唐博士有关于滴滴的系统问题,他说:滴滴的分单,在2015年初的时候,当时我们公司还很小,就和滴滴讨论过问题,比方说顾客和司机是不是匹配,他们用机器算法已经算得很好了,接下来一个事情就是怎么分配,不光是最近的乘客分给最近的司机,或者两个合眼的分到一起去。上海市一秒钟有几万个诉求的高峰期,怎么进行分配,来实现一个全局优化,达到协调运力,缓解局部运力进展,最大化社会效益。这个问题,最后写出来又是几万,或者几十万变量,也是1秒钟之内解决,而且每一秒完了下一秒又出来了,当时滴滴要求0.1秒就能做到。设计一个比较好的匹配,整体里面有大量优化技巧在不停地实现,背后都是AI的技巧,各方面的,运筹学,经济学或者博弈论,方方面面的知识运用都很需要。
还有人提问,百度的广告系统饱受非议,相对于来说,谷歌的系统比较好一些,请问在算法上,双方有什么区别?
唐博士:首先百度去年做了一次调整,把整页的广告的数量缩减到4个广告,所以现在页面美观非常多,就算法而言,他们在技术细节上没有区别,区别主要在于中美广告主的质量和平台对广告主的甄选上。
在百度搜索医院,前几条的搜索结果
提问: AI未来的发展是在哪个方面?
唐博士:我们利用一些优化的技巧,能够帮一些企业做一些非常好的决策。在很多的场景里面,可能一开始只是一个公司领导拍脑袋想了一个决策,这个没关系,我们现在能做一件什么事情——可以检查这个决定所产生的后果。比如说我做了一个资源分配,给员工奖金,或者给淘宝流量分配。现在能够得到的一些结果,收集很多数据。利用这些数据来改进我们之前所做的决定的表现。我觉得这在接下来的很多领域会持续地用到,所以这是我比较看好的一个领域。
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