商品知识图谱作为新零售行业数字化的基石，提供了围绕商品的精准结构化理解，对业务应用起到了至关重要的作用。相比于美团大脑中原有的围绕商户的图谱而言，商品图谱需应对更加分散、复杂、海量的数据和业务场景，且面临着信息来源质量低、数据维度多、依赖常识以及专业知识等挑战。本文将围绕零售商品知识图谱，介绍美团在商品层级建设、属性体系建设、图谱建设人效提升等方向的探索，希望对大家有所帮助或启发。

目录

  • 背景

    • 美团大脑

    • 在新零售领域的探索

    • 商品图谱建设的目标

    • 商品图谱建设的挑战

  • 商品图谱建设

    • 层级体系建设

    • 属性维度建设

    • 效率提升

    • 人机结合-专业图谱建设

  • 商品图谱的落地应用

    • 结构化召回

    • 排序模型泛化性

    • 多模态图谱嵌入

    • 用户/商家端优化

商品知识图谱体系

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