京东电商广告中的知识图谱应用实践

“6-3+知识图谱在京东电商广告的落地实践” 本文主要探讨了京东如何利用知识图谱技术优化其电商广告系统，解决商品建模、用户兴趣建模以及提升推荐系统的可解释性和用户体验等问题。以下是相关知识点的详细说明： 1. **知识图谱的定义与应用** - 知识图谱是一种结构化的数据存储方式，用于表示实体（如商品、用户）、属性和它们之间的关系，以图形形式展示复杂的信息网络。 - 在京东的电商广告场景中，知识图谱被用来强化商品和用户建模，提高推荐的精准度和用户体验。 2. **商品知识图谱** - 商品知识图谱是京东构建的包含所有商品的层级化概念网络，它包括实体、概念、产品词等多个层次，用于更准确地理解商品特性。 - 层级化概念网络通过分析商品属性，提炼出实体和概念，形成一个层次结构，帮助解析商品“是什么”。 - 关系知识网络描述商品之间的关联，比如兼容性、类别关联等，用于理解商品间的相互作用。 - 场景体系与时效热点则考虑了商品在不同时间和空间环境中的适用性，如季节性商品、节假日特供等。 3. **商品表征** - 商品通过属性提取与修复，从标题和其他文本中挖掘关键信息，构建概念网络。 - 序列标注模型用于获取商品属性，如品牌、材质、颜色等，这些属性进一步形成概念，如品牌词、季节属性等。 - 实体（entity）和概念（concept）的条件概率计算，确定了商品最核心的代表性特征，便于聚类和推荐。 4. **图谱技术的工程落地** - 基于深度学习和图计算技术，京东构建了一个高维、异构、大规模且可扩展的商品知识图谱平台，实现了数据统一接入和自动化构建。 - 大规模最近邻搜索和相似商品判别模型用于商品实体的聚合，提高相似商品的识别和推荐效率。 - 主产品词识别有助于聚焦商品的核心属性，提升推荐的精准性。 5. **用户知识图谱** - 用户知识图谱可能涉及用户的购物历史、行为偏好、社交网络等信息，用于更精准地建模用户的兴趣概念，保证推荐的相关性。 6. **提升用户体验** - 基于知识图谱的可解释推荐可以提供更透明的推荐理由，增强用户对推荐结果的信任感，从而提升用户体验。 - 结合时间域、空间属性等，能够实现个性化推荐，使商品推荐更加符合用户的实时需求和场景。 7. **知识图谱平台** - 知识图谱平台是实现上述功能的技术基础设施，它支持数据的高效处理、存储和查询，是知识图谱应用的基础。 京东通过知识图谱技术，解决了电商广告系统中的商品建模、用户兴趣理解以及推荐系统的可解释性问题，提高了广告效果和用户体验。这种技术的应用不仅提升了推荐系统的精准度，也为企业提供了更深入的数据洞察，推动了业务的发展。