电商常识图谱：知识表示与应用探索

"1-5基于电商常识图谱的知识表示与应用.pdf" 本文主要探讨了电商常识图谱的构建、表示及其在实际业务中的应用。电商常识图谱是一种专门针对电子商务领域的知识图谱，旨在通过连接用户需求和商品信息，提高搜索引擎和推荐系统的匹配效率与用户体验。 ### 电商常识图谱 电商常识图谱，如阿里巴巴的AliCoCo和AliCoCo2，是一类特殊的数据结构，用于理解和解析用户需求，并深入理解各种商品。它包括了大量的基础概念和电商特定概念，如商品类型、风格、搭配等，形成了一个庞大的知识网络。例如，AliCoCo包含2.8百万个基础概念和5.3百万个电商相关概念，而AliCoCo2则进一步扩展了关系的种类和数量，例如“商务风的T恤通常是尖领的”这样的常识性信息。 ### 电商常识挖掘 电商常识的获取通常涉及到关系抽取，一种类似于阅读理解的方法。该过程通过分析用户查询日志、商品标题、描述甚至淘宝攻略等自由文本，抽取出如“减龄连衣裙需要有娃娃领”这样的关系。例如，当用户搜索“减龄连衣裙”时，系统能理解这一需求并关联到娃娃领这一特征。然而，由于冷启动问题，大部分增量知识需要从非查询日志文本中挖掘。 ### 电商常识表示 电商常识图谱中的知识以多种关系进行表示，如： - `isA`：表示类别关系，如“T恤是上衣的一种”。 - `搭配`：描述商品之间的搭配组合，如“T恤可以搭配牛仔裤”。 - `风格对应款式`：表明某种风格的商品具有特定款式，如“商务风的T恤通常是尖领的”。 - `时间需要款式`：季节性需求，如“夏天穿的T恤通常是透气的”。 - `场景需要品类`：特定场合适合的品类，如“商务场合适合手提包”。 ### 电商常识应用 这些常识被广泛应用于电商的搜索和推荐系统。通过理解用户的需求和商品的属性，系统能够提供更精准的搜索结果和个性化推荐，从而提升用户的购物体验。例如，当用户搜索“减龄连衣裙”时，系统能推荐带有娃娃领的款式，满足用户的特定需求。 电商常识图谱是电商领域的重要知识库，通过持续的挖掘和表示，它可以增强电商平台的理解能力，推动搜索和推荐技术的进步，最终提升用户满意度和业务效率。