电商知识图谱构建与大模型应用：解决难题与创新实践

电商知识图谱建设及大模型应用探索是一份在DataFunSummit#2024会议上由郑鑫，ShopeeMPI&D-ListingIntelligence的高级专家工程师分享的议题。该报告主要探讨了电商平台为何需要构建知识图谱以及如何利用它来提升运营效率和用户体验。 首先，电商平台需要知识图谱的原因在于，卖家与买家的语言表达习惯差异可能导致商品匹配难题，平台内部商品管理和跨市场一致性面临挑战。知识图谱的优势在于它可以将来自多个异构数据源的信息（如商品信息、买家搜索和评论）整合为结构化的实体、关系和属性，从而提高信息的准确性和一致性，增强可解释性。然而，知识图谱的构建并非易事，它涉及到数据来源广泛（包括卖家商品信息、买家行为数据等）、表达方式多样（不同卖家、语言和商品展示形式）、信息缺失、错误和冗余等问题，甚至需要针对特定类别依赖领域专业知识来保证信息准确性。 深度学习和大模型在电商领域具有显著优势，如在多种任务中的可观效果和强大的泛化能力，但它们的不足也包括缺乏可解释性、数据需求量大以及可能出现模型幻觉现象。相比之下，知识图谱提供了一种结构化的解决方案，尽管其构建复杂，但通过解释性更强的特点，能够改善用户体验、优化运营管理，并支持商品的多维度比较（如同款、同类和跨类别的分析）和新品类拓展（如招商）。 在构建电商知识图谱的过程中，面临的挑战包括处理多源异构数据的整合、解决语言和表达差异、以及确保信息的准确性和一致性。通过将这些挑战转化为知识图谱的应用场景，如统一的商品知识图谱，可以有效地提升电商平台的运营效率，降低管理成本，同时提供更丰富的用户交互体验。 报告最后部分详细探讨了电商知识图谱的构建策略，涵盖了商品、卖家、买家等多个维度，以及类目、标品、市场、场景和商品+评论等多层次和跨信息源的整合。这份报告旨在揭示知识图谱在电商领域的核心价值，并为行业实践者提供了构建和应用知识图谱的实际路径。