在电商推荐系统场景中如何应用GraphAgent优化用户-商品关系建模？

2025-08-29

1.2 K

电商场景的图谱构建实践指南

针对推荐系统优化，需要聚焦用户行为模式和商品关联的建模：

Data preparation phase::
1. 准备用户浏览/购买日志，格式化为user_id,item_id,action_type,timestamp
2. 添加商品属性到GAG_data/items_metadata.csv
3. 构建初始提示如”模拟用户常在同品类商品间跳转”
Atlas generation::
– 执行python main.py --task ecommerce --build --config "dense"
– 添加--relation_weight参数强化购买边的权重
- utilization--dynamics 7d模拟周维度变化

应用方法：
1. 路径推荐：基于生成的图谱运行随机游走算法
2. 社区发现：用Louvain算法识别潜在用户群体
3. 冷启动解决：将新商品连接到特征相似的已有节点

Assessment of indicators:
– 计算图密度反映用户-商品连接充分性
– 检测聚类系数评估推荐合理性
- pass (a bill or inspection etc)evaluate/movie/main.py适配计算HitRate@K