電子商取引のインタレストマッピングの構築は、データモデリング→マッピングの構築→クエリの適用という3つの段階に分けられる：
データモデリング段階
- ノードのタイプを定義する：
User,Product,Behavior(クリック/お気に入り/購入) - タイムスタンプで関係をデザインする
VIEWED_AT,PURCHASED_ON
地図の作成例
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)
典型的なクエリーシナリオ
- 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 - 関心の変遷の分析四半期別ユーザー・カテゴリー嗜好の傾向
- クロスユーザー・レコメンデーショングラフアルゴリズムによる類似ユーザーグループの発見
実際の事例では、このソリューションを採用することで、主に時間次元での正確なインタレストキャプチャにより、EコマースのCTRを15-20%増加させることができます。
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
