知識圖譜在互聯(lián)網(wǎng)電商平臺商品個性化推薦中的應(yīng)用探索

摘要：為更好地提升商品、用戶及購物場景之間的匹配效率，挖掘用戶的潛在需求，利用電商平臺的商品數(shù)據(jù)及外網(wǎng)數(shù)據(jù)，基于專家知識輔助，構(gòu)建了以《商品屬性屬性值）為主的電商域商品知識圖譜，并提出了構(gòu)建電商常識屬性知識三元組（頭實體屬性尾實體）的新思路，開發(fā)了圖譜質(zhì)量眾包評估系統(tǒng)。將商品知識圖譜創(chuàng)新性地應(yīng)用于個性化商品新品推薦改善及興趣知識導(dǎo)購卡片等場景中，通過50%流量對照的AB實驗表明，應(yīng)用場景的點擊率分別有11.5%和8.6%的提升，點擊轉(zhuǎn)化率分別有23.2%和15.4％的提升．表明電商知識圖譜可以有效應(yīng)用于電商平臺個性化及智能化的場景中。

關(guān)鍵詞：電商域；知識圖譜；常識屬性；質(zhì)量評估；個性化推薦

中圖法分類號：TP391 文獻標識碼：A

１ 概述

在互聯(lián)網(wǎng)時代，人們的購物習(xí)慣逐漸從傳統(tǒng)的搜索式購物向個性化推薦式購物方式轉(zhuǎn)變，這也是互聯(lián)網(wǎng)電商平臺爭相發(fā)力的突破口，即通過挖掘用戶潛在的喜好或隱性需求，推動業(yè)績進一步提升。通常的個性化推薦系統(tǒng)是采用機器學(xué)習(xí)的方式，利用用戶的正負行為樣本（如瀏覽或購買行為）來訓(xùn)練推薦算法模型，最終得到某一用戶推薦商品的序列。這種方式對用戶潛在喜好或隱性需求的挖掘效果不佳。而知識圖譜中蘊含商品屬性與屬性之間，實體與實體之間豐富的關(guān)系，因而可以更好地挖掘用戶的潛在偏好，并且具有更好的可解釋性。

２０１２ 年，人們開始廣泛研究知識圖譜并將其應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域［１］ 。知識圖譜用于描述和分析真實環(huán)境中各種類型的實體、概念以及它們之間的聯(lián)系，通常由三元組來表示：〈實體?關(guān)系?實體〉，〈實體?屬性?屬性值〉［２］ 。而在電商知識圖譜中專家知識很多，核心是品類和概念。目前，市面上只有通用的公共百科類圖譜，沒有公開的電商領(lǐng)域的商品知識圖譜，所以電商平臺需要立足于自身能力和知識數(shù)據(jù)沉淀，構(gòu)建屬于自己的電商知識圖譜。

本文闡述了項目是如何利用商品底層數(shù)據(jù)及外網(wǎng)數(shù)據(jù)，并在構(gòu)建常規(guī)商品圖譜的基礎(chǔ)上，提出并構(gòu)建常識屬性知識三元組〈頭實體?屬性?尾實體〉。然后，將其創(chuàng)新性地應(yīng)用于商品個性化新品推薦改善及興趣知識導(dǎo)購卡片等場景中，并為后期其他的智能應(yīng)用提供經(jīng)驗和基礎(chǔ)。

２ 構(gòu)建和完善商品知識圖譜

互聯(lián)網(wǎng)電商平臺的核心要素是商品，項目通過頂層定義和底層抽取的綜合方式，采用自頂而下和自底而上的混合模式來構(gòu)建商品圖譜［３］ ，如圖１ 所示。

２．１ 知識建模

該模塊核心任務(wù)主要是在多源數(shù)據(jù)中構(gòu)建商品領(lǐng)域知識體系。商品領(lǐng)域知識體系的構(gòu)建是對領(lǐng)域分類（如品類分類）、屬性以及分類之間關(guān)系的定義，具有較強的抽象性和概括性［４］ 。在公司商品類目屬性體系的基礎(chǔ)上，項目邀請了商品及運營專家共同參與構(gòu)建。

同時，項目又通過爬蟲及第三方獲取的方式補充了大量外網(wǎng)數(shù)據(jù)，以豐富領(lǐng)域知識信息。以美妝商品為例，通過領(lǐng)域建模，明確了美妝分類、屬性和分類之間關(guān)系（如大類和小類關(guān)系等）的定義。

２．２ 知識圖譜構(gòu)建

在２．１ 節(jié)的基礎(chǔ)上，圖譜構(gòu)建的流程是：知識獲取→知識抽取→知識融合→圖譜評估［５］ ，中間還穿插著常識屬性知識三元組的抽取過程。項目應(yīng)用多項技術(shù)棧，包括命名實體識別、關(guān)系抽取、槽填充、事件抽取等，以獲取知識和抽取關(guān)系［６］ ，構(gòu)建圖譜。

２．２．１ 知識獲取

圖譜知識由２ 部分組成，一部分是平臺沉淀的商品數(shù)據(jù)（主要基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的類目屬性體系），另一部分是外網(wǎng)數(shù)據(jù)（“爬蟲＋第三方”方式獲?。?，而這部分數(shù)據(jù)在初始階段需要對商品ＩＤ 進行去重處理。

２．２．２ 知識抽取

在２．２．１ 節(jié)的基礎(chǔ)上，針對商品標題等非結(jié)構(gòu)性文本數(shù)據(jù)（如法國原裝進口嬌韻詩Ｖ 臉精華纖妍／ 纖顏緊致蘭花面部護理精油３０ ｍｌ）等，需要通過命名實體識別（如“ｂｅｒｔ＋ＣＲＦ 算法”［７］ ）等技術(shù)手段，識別出命名實體，并將其歸類為商品名稱、場景名稱、人物姓名等事先定義好的類別。

ＮＥＲ 過程后，再通過關(guān)系抽取、槽填充等方式進行關(guān)系抽取，利用ＴｅｘｔＲｕｎｎｅｒ 等算法，獲得實體與實體間的語義關(guān)系并填充明確定義的屬性值。形成〈美妝，屬性，屬性值〉為主的圖譜結(jié)構(gòu)。

２．２．３ 知識融合

知識融合的方法主要有實體對齊、實體解析、實體消歧、實體鏈接等［８］ ，其主要目的是獲得更完整的知識描述和知識之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，實現(xiàn)知識的互聯(lián)、互補和融合。以領(lǐng)域知識體系為基礎(chǔ)，通過本體對齊的基礎(chǔ)步驟，對類、屬性項和屬性值進行對齊，以解決異構(gòu)問題。以美妝為例，防曬乳、防曬霜、防曬露等都屬于“防曬霜”，提亮、增亮、亮膚、透亮等都屬于“美白”。因此，需要將這些實體進行融合。

此類融合方式在個性化推薦過程中還可以提升圖譜召回的豐富性和合理性。比如，當(dāng)用戶要購買美白的護膚品時，其他提亮功能的護膚品也可以被推薦給用戶，以提升推薦結(jié)果的命中率。其具體如圖２所示。

２．２．４ 構(gòu)建電商常識知識三元組

上文構(gòu)建的知識圖譜里的商品屬性是多年沉淀下來的客觀屬性值。但在實際使用過程中發(fā)現(xiàn)，常識屬性標簽在電商業(yè)態(tài)下的各個場景都有著廣泛的需求，如“老人出行需要防滑的鞋子”等。因為它反映了購物行為的內(nèi)在原因，這些常識知識能夠明確地指出行為背后可能的動機，對用戶體驗和購物效率有著重要的意義。而現(xiàn)有的知識圖譜對常識知識合理性及顯著性的表示有所欠缺。

為解決此類問題，項目組決定提出沉淀電商常識屬性知識三元組的創(chuàng)新性思路，建立電商常識知識三元組（即頭實體、頭屬性、尾實體）。其中，頭實體為商品，如防曬霜；頭屬性為商品屬性，如ＳＰＦ５０；尾實體為常識屬性，如防曬。對常識屬性進行掛載，從而補全商品的常識屬性。

為提升模型的準確性，項目未采用生成式關(guān)系抽取，而是通過識別頭尾實體及屬性詞，利用ｂｅｒｔ 技術(shù)，將關(guān)系抽取轉(zhuǎn)化為二分問題。同時，為了提升模型的泛化性以及準確性，采用ｐａｉｒｗｉｓｅ 方式，對實體及ｃｏｎｔｅｘｔ 分別建模，最終關(guān)系抽取模型架構(gòu)圖如圖３ 所示。

相關(guān)實驗結(jié)果如表１ 所列（ｂｅｒｔ＋［ｅｎｔｉｔｙ］＿ｆｃ 表示采用ｒｏｂｅｒｔ 方式，ｂｅｒｔ＋［ＣＬＳ］＿ｆｃ 表示ｂｅｒｔ 文本分類，ｄｏｕｂｌｅ?ｔｏｗｅｒ ｐａｉｒｗｉｓｅ 進行分類結(jié)果）。

關(guān)系抽取實例如下。

（１）頭實體：凍干粉。頭屬性：玻尿酸。尾實體：婦女。關(guān)系：品類＿適合＿人群。

（２）頭實體：上衣。頭屬性：羊毛。尾實體：秋冬季。關(guān)系：品類＿適合＿時令。

（３）頭實體：馬丁鞋。頭屬性：牛皮。尾實體：戶外。關(guān)系：品類＿適合＿場景。

目前，項目還處于初期嘗試階段，后續(xù)方向是通過技術(shù)及算法手段來解決人工審核的問題，并開展知識顯著性校驗／ 打分等工作。

２．３ 圖譜質(zhì)量評估

商品圖譜建立好后，為維持和提升圖譜質(zhì)量，項目組依托公司的大數(shù)據(jù)平臺，開發(fā)了供公司內(nèi)部使用的圖譜質(zhì)量眾包評估系統(tǒng)。整體評估系統(tǒng)的流程設(shè)計如下。

（１）圖譜數(shù)據(jù)上傳至評估系統(tǒng)。

（２）自定義抽樣比例，默認２０％。

（３）系統(tǒng)自動拆分子包任務(wù)。

（４）人員進行在線評估工作。

（５）系統(tǒng)自動輸出本次任務(wù)的圖譜質(zhì)量數(shù)據(jù)。

（６）項目技術(shù)人員進行相關(guān)問題的修復(fù)及算法迭代工作。

項目組對美妝、家居、食品、服飾等圖譜進行了多次質(zhì)量評估，有效提升了整體圖譜數(shù)據(jù)質(zhì)量水平，使得圖譜掛載準確率從８５％左右提升到了９５％以上，而召回率也有了１８％左右的提升。

至此，圖譜構(gòu)建的基礎(chǔ)工作及流程結(jié)束，１ 年多的時間里，項目的整體圖譜數(shù)據(jù)累積有節(jié)點十?dāng)?shù)億級別。

３ 知識圖譜在商品個性化推薦中的應(yīng)用及效果

在構(gòu)建完商品圖譜后，圖譜在商品的個性化推薦中有著多種應(yīng)用。

項目利用知識表示學(xué)習(xí)（ＫＲＬ）模型，通過ＴｒａｎｓＥ等模型將圖譜中的語義關(guān)系ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ 向量化，并根據(jù)歐幾里得公式和ＫＮＮ 算法等計算商品之間的相似度［９］ 。參照公式如下：假設(shè)目標商品和已購商品的語義向量分別為Ｃｉ ＝ ｛Ｅ１ｉ ，Ｅ２ｉ ，…，Ｅｄｉ ｝ 和Ｃｊ ＝ ｛Ｅ１ｊ ，Ｅ２ｊ ，…，Ｅｄｊ ｝，其中Ｅｄｉ ，Ｅｄｊ 為語義向量第ｄ 維上的值，則二者之間的距離為：

再通過ＴＯＰＮ 排序便可得到評分最高的推薦商品列表。項目已采用該方式增加Ｉ２Ｉ 的商品召回數(shù)量，以提升商品推薦的可解釋性。同時，項目嘗試了如下２ 個創(chuàng)新場景。

３．１ 個性化新品推薦改善

在電商平臺中，新品上架數(shù)量多、頻次高，基于這些有偏差的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型容易進一步歧視“長尾”商品。此問題已成為平臺業(yè)務(wù)痛點之一。平臺希望能夠提升新上架商品／ 新品流量分發(fā)效率，以促進平臺整體收入的提升。

因此，項目基于商品知識圖譜嘗試提升ｉｔｅｍ／ 用戶表征能力，以更好地解決新品冷啟動的問題。主要方法是通過ｇｒａｐｈ 建模的方式擴充用戶商品行為序列間商品的關(guān)聯(lián)，并通過圖譜來增進熱門商品和冷門／新上架商品的表征相似度。

在用戶側(cè)：項目基于用戶點擊、購物等行為歷史構(gòu)建ｕｓｅｒ?〉ｉｔｅｍ?ｅｎｔｉｔｙ 圖。

在商品側(cè)：項目基于ｉｔｅｍ?ｅｎｔｉｔｙ?〉ｉｔｅｍ?ｅｎｔｉｔｙ 構(gòu)建Ｉ?Ｉ 圖，從而通過在ｉｔｅｍ 的子圖中引入與其相關(guān)的其

他ｉｔｅｍ／ ｅｎｔｉｔｙ 的方式增強ｉｔｅｍ 的圖表征。

最后，通過ＧＮＮ 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)用戶和新品／ 冷門之間的潛在關(guān)系，將新品／ 冷門更有效率地推薦給用戶，以解決新品的推薦問題。

經(jīng)過５０％流量分流的ＡＢ 實驗后，平臺大盤新品的點擊率有１１．５％的提升，點擊轉(zhuǎn)化率有２３．２％的提升，數(shù)據(jù)效果較明顯。

３．２ 興趣知識導(dǎo)購卡片

項目基于構(gòu)建好的電商知識圖譜，尤其是依托電商常識屬性知識三元組，通過清單聚合相同興趣知識點下商品，基于用戶的個性化興趣及知識偏好，提升推薦的場景氛圍感及命中率。卡片舉例如下：（１）“輕熟齡女神大牌抗皺面霜”；（２）“小仙女熬夜專屬修復(fù)神器”；（３）“增高愛好者福音！ 必備松糕鞋”。

知識導(dǎo)購卡片的位置穿插于購物ＡＰＰ 中的訂單列表頁推薦、購物車推薦、種草好貨推薦等多個平臺推薦ｆｅｅｄ 流場景中。經(jīng)過一段時間的５０％流量ＡＢ測試，項目累計上線興趣卡片１．１ Ｋ，整體推薦場景點擊率提升８．６％，點擊轉(zhuǎn)化率提升１５．４％，數(shù)據(jù)效果較明顯。

４ 結(jié)束語

項目組利用公司數(shù)據(jù)及外網(wǎng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了以商品屬性項屬性值為基礎(chǔ)的知識圖譜，并創(chuàng)新性地提出了以常識屬性為基礎(chǔ)的知識三元組圖譜構(gòu)建，在此基礎(chǔ)上，將其應(yīng)用于２ 個創(chuàng)新場景———個性化新品推薦改善及興趣知識導(dǎo)購卡片，均取得了較好的數(shù)據(jù)提升效果。事實證明，電商知識圖譜構(gòu)建可以有效應(yīng)用于電商平臺的個性化及智能化場景中。項目組希望后續(xù)可以沉淀更多準確的知識性三元組，并希望通過提升模型的準確度及增加顯著性校驗等流程，以減少知識性三元組的審核人力成本。同時，項目組也會進一步研究其他智能化應(yīng)用場景，如搜索、智能導(dǎo)購問答等。

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作者簡介：楊少秋（１９８９—），碩士，工程師，研究方向：智能搜索／ 推薦、知識圖譜、智能座艙等ＡＩ 類應(yīng)用。