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扒一扒京东推荐系统里的商品知识图谱 | 知识整理

来源:网络整理 发布时间:2021-08-04 19:03 标签:电子商务推荐系统用户行为
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全文近2500字,阅读时长应该很快吧。

电商推荐系统都是分成捕捉用户兴趣、满足用户兴趣和用户兴趣的拓展,其中用户兴趣的拓展相对他类型的推荐系统会更重要。因为只有不断探索用户对商品的兴趣并形成购买,才能打破用户整体价值的上限、打破电商系统的成长空间天花板。

电商推荐系统的特点

用户的角度

商品的角度

总结,第一、兴趣拓展对于电商推荐系统来说特别重要。第二、传统的协同过滤,依赖于用户行为的这种方式是不够的。

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京东推荐系统的创新点

推荐系统的工作流程有三个环节,第一个环节是要从刚刚所说的数十亿的SKU集合里,召回出来大概数千级别的侯选SKU。第二个环节是要对召回出来的数千级别的SKU去做CTR,去做点击率或者转化率的这个预估,就是对每一个后选的商品,跟用户打一个预估的CTR的分,或者预估的转化率的分。第三个环节是拿到打完分的这一千个侯选之后,怎么推出来最后返回给用户看到的那几条,或者几十条的侯选的过程。

那么最后,呈现给用户的商品包括两部部分:第一部分,其实已经知道它对这些商品是感兴趣的。第二部分是去帮他探测,或者说把他感兴趣的、探索过的商品推荐出来。

几乎工业界的系统都是这种漏斗型的环节,这三个环节都是漏斗型的,京东的推荐系统基于这三个环节分别做了创新优化:

召回:基于商品知识图谱的兴趣召回CTR预估:基于维度关系建模的泛化兴趣排序重排:基于Listwise全局建模的兴趣重排

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我们这里只讨论“基于商品知识图谱的兴趣召回”。

基于商品知识图谱的兴趣召回

做商品知识图谱是因为原先的系统里存在大量的用户行为缺失,商品也缺少对应的行为。它依赖于传统行为的这种方法电商 知识图谱,不管是CF也好,还是基于用户行为去训练各种向量模型,或者其他的各种模型化的召回方法,在行为缺失的时候都失效了。

造成的原因包括但不限于:

新品上架:新品上来的时候,其实是完全没有用户行为的,这个时候如果依赖于行为的模式去召回,都会面临商品本来很热,但几乎没有用户行为,推荐系统是推不出去的

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时效活动:参与活动的商品,也是突然地从一个常规的销售要变成一个突然热门的销售,去依赖于传统的行为也是推不出来的

时效热点:今年的疫情期间,比如说口罩、方便面、洗手液这些东西,正常的情况来看它们其实不会建立关联的,但是因为疫情,它们之间建立了关联关系

精准搭配:正常来说用户买完手机,推手机壳这是没有问题的,但是如果在电商场景时候,你推的这两个东西不是搭配的,比如说你推的是P40手机,你推出来是某个iPhone的保护壳,这对用户的体验伤害是很大的

因此电商的推荐系统要依赖于除了行为之外的一些知识,这些知识能去辅助帮你在这种场景下去帮用户做兴趣的拓展,而且要保证你拓展出来的东西是精准的,是满足用户需求的。

这个商品知识图谱的构建是多层的,包括商品SKU层、实体层、概念层和产品分类层。

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最底下这层是基础的商品,是京东场景下数十亿的SKU的这些基础的商品,各个商品都是各异的。

再上一层,是我们需要算法能够抽取出来的,就是最主要是通过商品的一些的标题、描述,以及一些商详页一些属性,甚至包括用户评论的一些属性,一些信息,去抽取出来上一层的实体。这个实体的概念其实主要是在用户感知的概念里头,它是唯一的一个商品的集合。所以它的基础过程,第一步是基于标题、上下文的文本描述抽取出的这个过程,第二步是基于一些用户行为所做的一些具促之类或者是说一些数据清洗之类的逻辑去做的一个实体。

实体再上面一层是概念层,这个概念层体现出来的也是一些用户关注的商品的属性,比如说这里举个手机的例子来说,那可能它关注这个手机的主打的功能是不是拍照,是不是全面屏,是不是带 5G,也就是类似于这种用户特别关注的某一个属性,叫概念层。

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