Die Erstellung der Kartierung von E-Commerce-Interessen kann in drei Phasen unterteilt werden: Datenmodellierung → Kartierung → Abfrageanwendung:
Phase der Datenmodellierung
- Definieren Sie den Knotentyp:
User,Product,Behavior(Klicken/Favoriten/Kaufen) - Gestaltung von Beziehungen mit Zeitstempeln:
VIEWED_AT,PURCHASED_ON
Beispiel für den Aufbau einer Karte
graph = Graphiti()
# 添加用户节点
graph.add_node("User",
user_id="U123",
name="Alice",
demographics="female_25_35")
# 添加商品节点
graph.add_node("Product",
sku="P789",
category="running_shoes",
brand="Adidas")
# 添加带时间的行为关系
graph.add_edge("U123", "VIEWED", "P789",
timestamp="2023-05-15T14:30:00",
session_duration=120)
Typische Abfrage-Szenarien
- Empfehlungen in Echtzeit::
MATCH (u:User)-[r:VIEWED|PURCHASED]->(p:Product) WHERE r.timestamp > datetime()-7d RETURN p.sku - Analyse der Entwicklung der InteressenTrends bei den Präferenzen der Nutzer nach Quartalen
- benutzerübergreifende EmpfehlungEntdeckung ähnlicher Benutzergruppen durch Graph-Algorithmen
Die Praxis zeigt, dass die Anwendung dieser Lösung die CTR im E-Commerce um 15-20% erhöhen kann, vor allem aufgrund der genauen Erfassung des Interesses in der zeitlichen Dimension.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGraphiti: dynamisches Werkzeug zur Erstellung von Wissensgraphen und zur Abfrage (zeitbewusstes Programm mit langem Speicher)Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann ich mit Graphiti einen Interessengraphen für E-Commerce-Nutzer erstellen? Was sind die genauen Schritte?
