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介绍:阿里巴巴官方技术号,关于阿里的技术创新均将呈现于此

博弈论、机制设计在反作弊方面的探索性研究

2016-09-13 15:23 刘畅

在互联网电商、团购、点评等类型的平台,往往会根据用户评分进行商家推荐的排序,评分高的商家往往会获得更多的流量。这促使商家提升自己的服务和商品质量,从而提升了购买数量。


对于商家来说,建立好的信誉是需要很长时间和很多努力,有些不良商家会采用刷单炒信的方式走捷径,以图获得更多的流量。这一点严重影响了用户的使用体验,也破坏了商家的公平竞争。针对电商平台上的作弊行为,阿里巴巴一直秉承着零容忍的态度,在虚假交易的识别防控以及处罚力度上没有最强只有更强。


阿里巴巴的科学家一直致力利用大数据,大量采用机器学习、深度学习、大规模图搜索和实时计算来解决反作弊问题http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzOTU0NTQ0MA==&mid=2247483660&idx=1&sn=f10c2db7ae9157dd74be831cefd781f8#rd。经过多年在全球最大的电商平台大数据上的沉淀和积累,阿里电商反作弊形成了一套监控预警、识别分析和处罚管控的多维度监管机制。


近期阿里巴巴搜索部科学家与清华大学交叉信息学院唐平中老师的研究团队合作探索尝试用一种新的方法,引入博弈论和机制设计来解决反作弊问题,其科学研究成果发表在全球顶级的推荐领域学术会议RecSys 2016。


机制设计是微观经济学的一个分支,是最近二十年发展最快的一个领域。机制设计理论可以看作是博弈论和社会选择理论的综合运用,机制设计的目的就是考虑构造什么样的博弈形式,使得这个博弈的参与者能按照机制设计者引导的方式来进行。


在这种机制中,对商家的刷单成本、刷单带来的流量增加进行建模,设计了一种全新的推荐机制。每个卖家都清楚刷单之后增加的成本大于因为刷单流量增加带来的收益,从而使得每一个卖家都不存在刷单的动力,其效果也在模拟试验中得到验证。


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