2020-10-16 14:54:08

百香果nlp(nlp.100xg.cn):欢迎提交人工智能(AI)、自然语言处理(NLP)、大数据(big data)、机器学习(ML)、数据挖掘(DM)、知识图谱、智能硬件、工业互联网、工业机器人、云计算、5G网络、物联网、边缘计算(MEC)、机器人流程自动化(RPA)、前沿科技相关的公司、术语、API接口、项目、生成器、解决方案、开放平台产品、ai算法、ai模型、源码、sdk\模块、软件系统、在线/离线工具等领域词条。快速提交,并将在这里展现。

电商知识图谱是以商品为核心,以人、货、场为主要框架。目前共涉及9大类一级本体和27大类二级本体。

一级本体分别为:人、货、场、百科知识、行业竞对、品质、类目、资质和舆情。人、货、场构成了商品信息流通的闭环,其他本体主要给予商品更丰富的信息描述。

商品知识图谱的数据模型,数据来源包含国内-国外数据,商业-国家数据,线上-线下等多源数据。目前有百亿级的节点和百亿级的关系边。

电商知识图谱,这个商品“大脑”的一个应用场景就是导购。而所谓导购,就是让消费者更容易找到他想要的东西,比如说买家输入“我需要一件漂亮的真丝丝巾”,“商品大脑”会通过语法词法分析来提取语义要点“一”、“漂亮”、“真丝”、“丝巾”这些关键词,从而帮买家搜索到合适的商品。

在导购中为让发现更简单,“商品大脑”还学习了大量的行业规范与国家标准,比如说全棉、低糖、低嘌呤等。

此外,电商知识图谱还有与时俱进的优点。“商品大脑”可以从公共媒体、专业社区的信息中识别出近期热词,跟踪热点词的变化,由运营确认是否成为热点词,这也是为什么买家在输入斩男色、禁忌之吻、流苏风等热词后,出现了自己想要的商品。

最后,智能的“商品大脑”还能通过实时学习构建出场景。比如输入“海边玩买什么”,结果就会出现泳衣、游泳圈、防晒霜、沙滩裙等商品。



计算机语言:Java、JavaScript、PHP、Python、C#、Android、Objective-C、Go语言、c/C++、NodeJS、Swift、R语言。

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