拄双拐的阿里打假工程师:用大数据锻造出世上最锋利的【香港消息

时间: 2017-12-23 15:41    来源: 未知   
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  浙江在线12月21日讯(浙江在线通讯员 苗莎)80年前,人们开始用计算机猜想天气。当初,阿里巴巴的年轻工程师们,正用机器学习等大数据方法阻击假货。搀和在政策、法律、经济、社会发展乃至人性旁边,假货治理的难度兴许比变更多真个景象更为复杂。

  拄着双拐的笑舒(阿里花名)来自湖北孝感,他是架设打假大数据拦截网的阿里巴巴工程师之一。建设这张“网”的路一点都不平坦,这让他无数次想起10年前,父亲用三轮车载着他上学的那条土路:是“挑战”让人找到自己的价值。

  在笑舒和同事们的努力下,6363.us天下彩,他们研发的打假大数据模型每天对全体阿里平台近20亿件商品进行扫描,找出疑似售假商家做出处理,协助执法部分进行查处。

  2017年的前11个月里,他们协助执法机关破获制售假案件674个。

  拄双拐的打假工程师

  12月5日,晚8点,杭州阿里巴巴西溪园区,办公楼灯火通明。

  笑舒坐在被三台显示器缭绕的工位上,与身边的同事一齐修改、调试大数据打假模型。

  如果不是一副放在工位旁的拐杖,没人会留心笑舒的不同。

  “这是主模型,咱们应答各种业务场景准不准,今后就看它了。”笑舒说,他和共事们开发的大数据打假模型包括了上千个数据维度,仅代码量便有数十万行。

  在屏幕上,笑舒能让代码飞奔,在事实生活中,他只能靠双拐缓慢向前。

  笑舒一岁时被确诊患有小儿麻痹症,左腿比较常人肥壮一圈。

  每天笑舒都乘他的代步车进入园区

  笑舒该如何生存下去?一度让在湖北孝感务农的父母感到发愁。最终,父母决定送笑舒上学。“‘只有你肯学,我就供你读。’这是母亲跟我说过最重的一句话。”笑舒回想,从初中到高中,父亲天天骑着三轮车接送他高下学。

  “从我家到学校都是土路,父亲送我上学每趟都要骑半个小时,香港123开奖现场直播开奖记载35,父母很辛苦。所以我对本人很严格,基本上都是年级前五名。”笑舒说。

  2008年,笑舒考入了湖北工业大学,2012年,考入华中科技大学数学与统计学院,并于2014年获得硕士学位。

  上学的路已是艰难,更让他认难堪的,是他第一次从学校走向社会求生。

  “一开端,我打算在武汉找一份工作,很多武汉公司对我简历认可,但一口试便以‘你的身体状况可能不太适合这边’婉拒了我。切实与阿里的工作比拟,武汉的那份工作更机械化,没挑战性。或者也不是我想干的,但他们真要录用了我,我当初应当就在武汉了。”笑舒回忆。

  由于技能过硬,他终极经由校招笔试,成为一名阿里巴巴数据工程师。

  好刀锋自磨砺,大数据锻造世上仅有的打假模型

  “我在阿里打假不是做‘判官’,而是利用机器学习、做数据模型过滤负向商品跟商家,打消潜在危险。”每当有人问他在阿里做什么,笑舒总要把上面的话大抵重复一遍。

  大家不懂什么是打假模型,笑舒并不觉得奇怪。因为他跟共事们所做的,就是探索一套世界上绝无仅有的赝品风控体系??面对近20亿量级的商品,上千万卖家,数以亿计的订单。

  “这种模型,世界上之前不过。从业界来看,个别利用机器学习做的都是正向模型居多,像营销、推广。但我们做的是负向模型,且是信息量巨大,维度众多的场景。”笑舒说,从他开始研发打假模型便面临众多压力与挑战:打假模型断定不准,出问题他和错误们要负责。

  一次有商家被投诉售假,但从信息层面看不出其是否售卖过假货,这时受理投诉的同事调用笑舒研发的假货模型进行甄别,结果模型判断售假嫌疑极大。

  而多次抽检后显示,该商家售卖的是正品,这曾使笑舒的打假模型备受质疑。

  这事之后,笑舒和团队深入分析了起因,发现是作为机器学习的原料??种子数据特点的覆盖面不够。在调剂了数据样本、特征和模型后,同类商品的售假断定准确性得到极大提高,得到调用部分的认可。

  为便于调试代码,笑舒的工位放置了多台显示器。

  好刀都是磨砺出来的。经历了众多挑衅后,现在,笑舒和同事们研发的大数据打假模型已应用在神秘抽检、疑似售假商家入驻拦阻、售假线索挖掘剖析等阿里巴巴平台管理部众多的假货风控场景中。

  “阿里巴巴发布‘打假地图’哪里是‘重灾’省份”、“阿里辅助沪警方打假:缴获混充品牌红酒14000瓶案值逾千万元”,这些消息报道背地,是这套打假模型在高效运行。

  据《2016年阿里巴巴平台管理年报》显示,从2016年1月至2016年12月,阿里巴巴帮助警方抓获犯罪嫌疑人880名;捣毁涉假窝点1419 个;破获案件涉案总金额超 30 亿元。在品牌合方面,这一年阿里巴巴主动拦截删除的商品量是同期权利人投诉删除商品量的26倍。这些数字同样离不开打假模型的支撑。

  笑舒表示,以前他和同事会根据不同的场景、商品数据设计打假模型。这些模型经过一段时间的调试和发育,上线初期命中率很高。然而,众多售假团伙会试探打假模型的才干,进而让假货信息、售假者身份“变异”来绕过监管。

  通例做法是对模型参数、特色和种子数据进行调解,让模型尽快能识别变异的商品信息。但在模型调整期间,不免有漏网之鱼溜进平台。为此,笑舒和同事们正在放松调整一个有数十万行代码的主模型,该模型包括了上千个数据维度。笑舒表示,随着这个模型的成熟,阿里巴巴平台管理部拦截和打击假货将更为高效,有望从信息层面让假货从阿里巴巴平台上基本消失。

  诚然能从信息层面覆灭假货,但笑舒和同事清楚,线下的假货并不会凭空蒸发。更加严厉的问题,不少线下制假团伙并没有得到应有的处分,这就导致平台面对的假货威胁始终重大。

  “当前打假就像个筛子,刑事裁决处分过低,不足以震慑利润丰盛的制假售假产业链。”据阿里巴巴首席平台治理官郑俊芳介绍,2016年阿里巴巴平台治理部共排查出4495个销售额远大于起刑点(5万元)的制售假线索,而通过公开信息可能确认已经有刑事裁决成果的仅33例,缓刑比率近80%。因此,在今年两会期间,马云致信两会代表委员,呐喊“像抓酒驾一样治理假货”,引起全社会强烈反映。

  阿里巴巴呐喊“像抓酒驾一样打假”

  “‘像抓酒驾一样治理假货’终纵目标是让售假者得到应有处罚,减少社会上的假货。咱们团队最大的KPI(绩效指标)应该就是利用打假模型,为全社会营造出‘无假’的贸易环境。”说起即将到来的2018年,笑舒表示他最大的宿愿是父母保险健康,天下不假货。

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星岛环球网新闻:文汇报讯 无日无之的交通挤塞,令新界东居民备受困扰,由新界东4区多名破法会议员、区议员及业界代表组成的;解决新界东塞车;大联盟近日举办签名举动,并收集到逾3万名市民签名,请求特区政府解决新界东塞车问题。依据他们进行的问卷考察亦显示,绝大部门新东市民都支持扩建道路。大联盟发言人邓家彪昨日指出,特区政府应扩阔大老山公路跨城门河路段、兴建沙田绕道及新过海隧道等,令居民不必再受塞车之苦。

;解决新界东塞车;大同盟近100位议员、 小区主任和市民等到政府总部请愿,促请政府尽快解决新界东塞车问题。前排左六为发言人邓家彪。

“解决新界东塞车;大联盟近100人包括民建联立法会议员陈克勤、葛佩帆、周浩鼎等,以及新界东4区建制派区议员、小区主任和市民,昨日到政府总部请愿,促请特区政府尽快解决困扰新界东居民多年的塞车问题,并实时宣布了最新的新界东交通问卷调查结果。

邓家彪指出,大联盟于本月中宣告成立后,立刻采用行为,包括进行民心调查和市民签名行动,以懂得新界东地区包括北区、大埔、沙田、西贡/将军澳居民,对现时区内交通情况之看法。最后收达到30,050个市民签名,支持要求政府尽快解决区内塞车问题。

他表示,在收回的2,000份问卷中,居于北区、大埔、沙田的市民各占约30%,余下10%则是西贡或将军澳居民。

他们主要关注事项包括巴士繁忙时段载客量和班次问题,以及繁忙时段道路挤塞情形等。

有关巴士繁忙时段载客量,4区均有逾半数受访者认为车厢挤迫及十分挤迫,其中有多达82.3%北区居民认为繁忙时段巴士车厢挤迫。

同样4区均有过半数受访者表示,在繁忙时段需等待1班至2班车或以上才能够上车,当中同样以北区居民最有同感,近80%表示认同。

同时,除沙田区未过半、只有49.5%受访者外,其余3区受访者均有过半数以为忙碌时段途径常常挤塞,其中最多人认同的是西贡或将军澳居民。

邓家彪表现,大局部被访者均认为,交通挤塞是引致巴士载客量和班次呈现问题的重要起因。

他认为,这都是因为现时新界东各地域的一些主要道路设计落伍、道路抉择少,未能有效劝导车辆流量,即便一些稍微交通事变,也会导致大塞车。

他表示,曾有不少新界东街坊反应,早上上班时常赶上塞车,担忧会被扣勤工奖,晚上回家吃饭,也随时变成吃消夜,令他们苦不堪言,故他表明,会向政府提出一连串短、中、长期改善提议,迫切解决交通问题,望政府能敏捷响应。

短策:扩展埔公路沙田段

在短期措施方面,邓家彪指出,应订定公共交通政策的优先顺序,道路方面要尽快落实大埔公路沙田段扩阔工程,并津贴西区海底隧道及大榄隧道以下降收费,以最低尺度同一或宽免公共交通的隧道收费。

他又建议新增道路以减轻地区塞车地点交通压力,设立跨巴士的转乘优惠,以及隧道管道行车线作弹性部署。铁路方面包括增长东铁线红?至上水特快班次,及增强港铁停车转乘打算。

中策:增老隧狮隧行车道

中期办法方面,邓家彪倡议扩阔大老山公路跨城门河路段(近沙田污水处置厂),增添大老山地道及狮子山隧道行车管道。铁路方面应恢复东铁线旺角至上水12卡列车班次,检查在高铁通车后的纵贯车服务。

长策:建沙田绕道增海隧

至于长期措施,他提出兴建沙田绕道,兴建新过海隧道,尽快落实西贡公路改良工程,将军澳-蓝田隧道尽快落成。铁路方面则包含在大埔区兴修轻轨铁路、尽快落实北环线、兴建东铁二线。


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