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知识图谱在互联网电商平台商品个性化推荐中的应用探索

         

摘要

为更好地提升商品、用户及购物场景之间的匹配效率,挖掘用户的潜在需求,利用电商平台的商品数据及外网数据,基于专家知识辅助,构建了以(商品-属性-属性值)为主的电商域商品知识图谱,并提出了构建电商常识属性知识三元组(头实体-属性-尾实体)的新思路,开发了图谱质量众包评估系统。将商品知识图谱创新性地应用于个性化商品新品推荐改善及兴趣知识导购卡片等场景中,通过50%流量对照的AB实验表明,应用场景的点击率分别有11.5%和8.6%的提升,点击转化率分别有23.2%和15.4%的提升,表明电商知识图谱可以有效应用于电商平台个性化及智能化的场景中。

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