A construção do mapeamento de interesses do comércio eletrônico pode ser dividida em três etapas: modelagem de dados → construção do mapeamento → aplicação da consulta:
Fase de modelagem de dados
- Definir o tipo de nó:
User,Product,Behavior(Clique/Favorito/Comprar) - Projetando relacionamentos com registros de data e hora:
VIEWED_AT,PURCHASED_ON
Exemplo de construção de mapa
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)
Cenários típicos de consulta
- Recomendações em tempo real::
MATCH (u:User)-[r:VIEWED|PURCHASED]->(p:Product) WHERE r.timestamp > datetime()-7d RETURN p.sku - Análise da evolução dos interessesTendências nas preferências de categorias de usuários por trimestre
- recomendação para vários usuáriosDescoberta de grupos de usuários semelhantes por meio de algoritmos de gráficos
Casos reais mostram que a adoção dessa solução pode aumentar a CTR do comércio eletrônico em 15-20%, principalmente devido à captura precisa de interesse na dimensão de tempo.
Essa resposta foi extraída do artigoGraphiti: ferramenta dinâmica de construção e consulta de gráficos de conhecimento (programa de memória longa com reconhecimento de tempo)O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como criar um gráfico de interesse do usuário de comércio eletrônico usando o Graphiti? Quais são as etapas exatas?
