大数据模式让假货无处遁形_大数据培训
阿里巴巴集团首度对外披露阿里巴巴多年来的打假数据:从2013年1月1日至2014年11月30日,阿里集团在消费者保障及打假方面的投入已经超过10亿元人民币。2014年前三季度,阿里配合品牌权利人年处理600万条侵权商品链接,配合各级行政执法部门,办理侵犯知识产权案件1000余起,抓获犯罪嫌疑人近400人,涉案金额近6亿元。
智能识别从源头打击假货
处理如此海量的假货数据,仅依靠阿里2000多人的消费者保障和打假团队人工操作,是不可能完成的任务。阿里巴巴首席风险官邵晓锋称,经过多年与制假售假者的“暗战”,阿里巴巴已经构建起一套全球领先的基于互联网大数据的打假模式,既包含智能识别和追踪系统、庞大的商品样本库和数据库、精确复杂的算法、强劲的云计算能力等大数据技术手段,也包括账号认证溯源、神秘抽检等完善的管理保障体系,以及与消费者、商家、权利人和政府部门等生态体系参与者的联动机制。
“我们的打假模式是向社会开放的,欢迎更多的平台、商家、权利人等利用这套模式,从源头打击假货,还给消费者一个安全、透明的购物环境。”邵晓锋表示。
全网数据监控和检索
阿里巴巴在十几年和不法分子的斗争中,逐渐打磨出一套自成体系的打假模式,其中最核心的部分是大数据打假。简言之,就是通过智能识别、数据抓取与交叉分析、智能追踪、大数据建模等技术手段,将假货从10亿量级的在线商品中捞取出来。
这两年,阿里巴巴安全技术人员开发的文本识别引擎已经升级为语法语义分析,在引入了机器学习算法后,能够取代之前小二辛辛苦苦的人工排查,做到全网数据监控和检索。这套信息排查平台,对全网10亿级的商品数据进行全量检索和处置,支持多达60个维度的组合条件筛选,每天消息处理量2亿以上。
2013年开始,阿里巴巴逐步建立了全球最专业的图片侵权假货识别系统,通过图片算法技术实时扫描来识别图片中商品的品牌,进而判断该商品是否为假货。
阿里巴巴数据团队正在不断优化各种假货模型,已达到实时分析数据每秒1亿次的速度。这些模型对淘宝数百万卖家进行实时评分,识别出具有售假风险的高危用户和售假团伙。
实人认证让假货店主无处遁形
网络DNA认证体系是阿里巴巴防控假货的第二道闸门。
淘宝网针对卖家的实名审核越来越严格,正在从“实名认证”向“实人认证”迈进。一名资深淘宝卖家表示,以前淘宝开店只核查身份证号码,后来要本人拿着身份证拍照,但还是有人通过买卖身份证号和假照片蒙混过关。2014年淘宝的实名认证又升级了,根据用户不同情况,额外要求根据指定手势拍照、手持当地报纸拍照,甚至小二电话核实等。其中指定手势库有数十种随机手势,不定期地进行手势更新,最大限度避免造假者钻漏洞。
阿里巴巴正在逐步打通淘宝、天猫、阿里巴巴等平台上的账号系统,建立卖家的售假信用体系数据库,当卖家历史记录达到危险值后,就会推送给客服做为处罚的判断依据。
除网络DNA认证体系保障外,阿里巴巴专门成立了一支总数超过7000人的知识产权保护管理团队,由公司工作人员和志愿者组成,每天在网上巡逻举报侵权假冒商品。截至2014年11月,阿里巴巴针对消费者投诉、时令商品、政府公示等重点问题,通过“神秘买家”共开展购买鉴定62783批次,涉及食品、保健品、服装、鞋类、小家电等28个行业。
建立协查平台从线上追到线下
阿里巴巴打假模式的最后一环是联动包括品牌权利人、政府部门在内的电商生态参与者实现的线下打击。阿里巴巴配合公安、质检、国知局、版权局等政府部门,实现售假线索上报、线下打击、建立协查平台、共建行业联盟、建立维权工作站、制订行业管理标准、指导推进行业性合作定期汇报与交流的一套工作流程。
2014年,阿里巴巴联动各地公安机关,破获18个制假售假集群,端掉200多个窝点,抓获犯罪嫌疑人近400人。
淘宝建立了全球领先的知识产权侵权保护线上处理平台——IPR投诉平台:集合了资质提交验证,权属备份,反通知处理,数据分析等众多功能于一体,通过大数据定义诚信权利方机制,对屡次被投诉的卖家采取更为严格的处罚机制。目前,该平台拥有全球5.6万注册权利人,其中深度合作的品牌商达1000多家,包括路易威登、阿迪达斯、三星等国际知名品牌权利人,以及美国电影协会、国际反假冒联盟、外资出版商联盟、韩国知识产权保护协会等国内外权利人协会组织。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21