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基于人货场的电商知识图谱的构建

来源:网络整理 发布时间:2021-08-04 12:02 标签:推荐算法推荐系统物品推荐
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1、 背景

近几年,随着华为消费者业务的迅速发展,华为商城vmall也迎来井喷式的发展。面对快速增长的用户,电商在不断拓展业务边界的背景下,数据互联的需求越来越强烈,跨领域的搜索发现、导购和交互的诉求也越发明显,如何真正能让用户的购物体验真正提升上来,也是我们一直在思考的问题。同时推荐团队在面对VMALL商城快速增长的用户,电商在不断拓展诸如商品猜你喜欢、找相似,发现频道内容推荐等各类场景下电商 知识图谱,对推荐算法团队的需求越来越强烈,挑战也越来越大。如何在海量用户的行为中,为用户推荐合适的商品和内容,是推荐团队一直在努力的方向。

2、问题与挑战:

我们在梳理电商知识体系时候发现,当前知识建设及应用存在着如下问题:

1)电商知识体系建设不一致,缺少统一的标签体系,导致数据重复构建,维护成本变高

•商品分类知识管理:PMS中物理分类、eoms虚拟分类,不同国家有定义不同的分类诉求,也缺少统一的分类管理体系

•缺少统一的标签知识体系:如:商品,内容,用户等的都在各自平台构建了相关的标签,各自相同的标签信息,但编码描述等都不一致,造成难以共用,且拉通成本高。

2)数据内容多模态多源化:

•如当前我们推荐场景不仅容纳了商品中的文本信息、还有大量视频、图片也作为内容被使用推荐、如何融合各个来源的数据、如何在关联多模态数据也是数据建设的一个难点。

•数据的来源也越来越多:我们不断要整点电商业务系统商品,订单,物流等数据,还要考虑如何外网如微博,B站,抖音等商品的短视频,长图文,用户评论等信息。

3)、搜索及推荐应用的深度与广度问题

•如当前商品搜索支持按标签与商品信息,进行搜索与召回排序;对商品与用户等深层的关系,商品与内容等的广度关系进行召回信息不够

•未来构建用户,商品及场景等的联接关系,支撑个性化深层次搜索及推荐场景。如:最新5G拍照手机电商 知识图谱,将P40系列手机,推荐给喜欢拍照/喜欢新机型标签的用户,同时围绕用户的摄影相关圈子及群体用户进行推荐等。

3、电商图谱设计

为了解决面临的问题,让电商搜索、推荐算法更好地认知用户需求,我们提出建设一种电商人货场的知识图谱构建,目标是建立电商领域的知识体系,通过深度认知用户需求,实现电商场景下关联人-货-场的联动,赋能电商的业务及应用。

围绕人货场知识,构建全域的数据联接,统一的数据模型,开放统一的数据服务支撑用户的营销尝试,商品的智能搜索推荐,场景的智能导购与渠道推荐等。

1.png

构建统一的概念标签层,将标签信息显式地表达成图中的节点,构建一个以用户需求节点为中心的概念图谱,链接用户需求、知识、常识、商品和内容的大规模语义网络。

2.png

对应数据模型的落地,我们在统一的数据底座上,构建电商的统一知识图谱。整个图谱构建层再区分基础层及知识层。总体来说,我们是以一个数据服务中台,基于GES的图计算引擎,来实现知识的构建和使用的。

3.png

4、图数据选型

电商 知识图谱_谷歌知识图谱的意义_下一代搜索引擎的焦点:知识图谱

我们调研及验证了业务几个主流的图数据,如TiTanDB,Neo4J,Arrago等。通过场景的验证,按不同的选择维度分析比较,获取结论如下:

4.png

最后我们选择了华为云GES来构建相关的数据图谱,主要是GES是华为云拥有自主知识产权的国产分布式原生图引擎;支持百亿节点千亿边规模的超大图计算和查询。同时支持业界通用的gremlin语句查询,提供强大的图算法引擎,系统性能随数据规模几乎线性扩展,从业务场景及业务的延续角度看,GES也更能够满足诸电商场景的业务需求。

5、图谱构建

基于GES,我们将电商相关的人货场的业务数据,已经构建了实体+关系的知识图谱,其中数亿数据,数万品,数十万的场景/活动等。

我们以商品的图谱构建为例,其中商品的信息包含商品SPU, SKU等,而每类商品又有各自的标签信息。那么进行 label-property的图建模。

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