# ECKG
电商行业知识图谱:构建电商行业实体关系,应用于商品推荐,商品搭配,问答系统。
## 一、更新数据
1. 离线更新
每天自动统计,凌晨更新数据入库
## 二、图推荐
1. 协同推荐
最短路径
2.
## 三、问答系统
1. 售前解答
2. 商品推荐
3. 商品搭配
## 、文件配置
1. config中配置实体和关系数据
2. 每天更新的数据流(暂配置在resources中的静态文件)
3.
文件|说明
----|----
Helper|数据处理层
Handler|业务封装层
Controller|接口调用层
Model|映射数据表
server|调用服务
View|展示页面
4.
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温馨提示
知识图谱是一种结构化的知识表达形式,它以图形的方式组织和存储了大量实体(如人、地点、事件等)及其相互关系。在知识图谱中,实体作为节点,实体之间的各种语义关联则通过边进行连接,形成了一个庞大的数据网络。 知识图谱的核心价值在于其能够精确、直观地表示复杂世界中的知识,并支持高效的知识查询与推理。例如,在搜索引擎中,知识图谱可以提升搜索结果的相关性和准确性,为用户提供直接的答案而非仅仅是网页链接。同时,知识图谱还能支撑高级的人工智能应用,比如问答系统、推荐系统、决策支持等领域。 构建知识图谱的过程通常包括数据抽取、知识融合、实体识别、关系抽取等多个步骤,涉及到自然语言处理、机器学习、数据库技术等多种技术手段。知识图谱的不断完善有助于实现从海量信息中挖掘深层次、有价值的知识,从而推动人工智能向着更加理解人类世界的智慧方向发展。 总之,知识图谱是一个大规模、多领域、多源异构知识集成的载体,是实现智能化信息系统的基础工具和关键基础设施,对于提升信息检索质量、推动智能应用研发具有重要作用。
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电商行业知识图谱:构建电商行业实体关系,应用于商品推荐,商品搭配,问答系统。.zip (59个子文件)
SJT-code
.DS_Store 6KB
Handler
__init__.py 0B
DataHandler.py 864B
QSHandler.py 622B
.vscode
settings.json 53B
launch.json 448B
pro_dict
product.json 0B
relation.json 0B
doc
产品文档.docx 20KB
微点知识图谱搭建.xmind 18KB
微点-知识图谱搭建.xmind 73KB
resources
.DS_Store 6KB
sql
sql.md 3KB
data
qa.csv 228B
product.csv 0B
medical.json 44.96MB
product.csv 45KB
refer
wordflag.csv 2KB
dict
辱骂.txt 2KB
用户行为分类.csv 70KB
客服行为分类.csv 69KB
question.csv 19B
expendword.txt 2KB
relation.csv 3KB
nba_graph.py 6KB
LICENSE 1KB
Model
__init__.py 0B
dialogue.py 423B
user.py 0B
product.py 0B
增长黑客.md 851B
View
view.html 7KB
decend.py 1KB
Helper
__init__.py 0B
DataHelper.py 968B
Config
__init__.py 0B
config.conf 499B
variable.ini 1KB
cat_key.csv 5KB
base.py 377B
category.csv 2KB
.gitignore 1KB
Controller
__init__.py 0B
QSController.py 481B
DataController.py 485B
demo.py 19KB
server
__init__.py 0B
dataserver.py 3KB
test.py 324B
README.md 637B
example_create_graph.py 3KB
dict
food.txt 73KB
producer.txt 496KB
drug.txt 73KB
disease.txt 173KB
symptom.txt 97KB
deny.txt 265B
check.txt 70KB
department.txt 593B
共 59 条
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