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如何使用Graphiti构建一个电商用户兴趣图谱？具体步骤是什么？

2025-09-05

1.6 K

构建电商兴趣图谱可分为数据建模→图谱构建→查询应用三个阶段：

数据建模阶段

定义节点类型：User, Product, Behavior(点击/收藏/购买)
设计带时间戳的关系：VIEWED_AT, PURCHASED_ON

图谱构建示例

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)

典型查询场景

リアルタイム・レコメンデーション::MATCH (u:User)-[r:VIEWED|PURCHASED]->(p:Product) WHERE r.timestamp > datetime()-7d RETURN p.sku
兴趣演变分析：按季度统计用户品类偏好的变化趋势
跨用户推荐：通过图算法发现相似用户群

实际案例显示，采用该方案可使电商CTR提升15-20%，主要得益于时间维度的精准兴趣捕捉。

この答えは記事から得たものである。Graphiti: ダイナミックな知識グラフの構築とクエリーツール（時間を考慮したロングメモリプログラム）について

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