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GraphAgent特别适用于电商推荐系统研究场景

2025-08-29

1.2 K

GraphAgent在电商推荐领域的应用优势

GraphAgent的文本-图联合生成能力使其成为电商推荐系统研究的理想工具。通过模拟”用户-商品-评价”的复杂交互网络，研究者可以获取贴近真实的测试数据集，这对推荐算法开发和验证具有重要价值。

具体实施时，用户只需执行python main.py --task movielens --config "small" --build命令即可生成标准电影评分网络。项目还提供Movielens等标准数据集的接口，方便进行对照实验。针对中文电商场景，框架同样支持中文文本处理，用户可以通过修改提示模板适配不同的语言环境。

相比传统静态数据集，GraphAgent生成的动态图能更真实地反映用户偏好的演化过程。电商平台可利用这一特性模拟促销活动的影响、分析用户群体的细分特征，或测试新型推荐策略的效果，最终提升转化率和用户满意度。

本答案来源于文章《GAG：利用大模型模拟人类行为生成社交关系图谱》

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