[摘要]伴隨著互聯(lián)網(wǎng)商貿(mào)行業(yè)的發(fā)展，對電商的產(chǎn)品數(shù)據(jù)進行分析，通過引入產(chǎn)品知識圖譜，來解決當前電商產(chǎn)品信息與動態(tài)評論的關(guān)聯(lián)問題。運用產(chǎn)品數(shù)據(jù)知識圖譜的構(gòu)建，能夠?qū)a(chǎn)品的數(shù)據(jù)進行分析、挖掘、展示和存儲。借助產(chǎn)品知識圖譜來提出相應的關(guān)系，幫助電商購物平臺改善產(chǎn)品對比和搜索機制。因此，本文主要對基于電商數(shù)據(jù)的產(chǎn)品知識圖譜構(gòu)建進行研究分析，旨在通過對電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)知識圖譜關(guān)系進行詳細闡述，構(gòu)建新型的產(chǎn)品知識圖譜，為電商用戶提供更好的產(chǎn)品服務，促進我國經(jīng)濟的穩(wěn)定發(fā)展。

[關(guān)鍵詞]電商數(shù)據(jù);產(chǎn)品知識圖譜;構(gòu)建

[中圖分類號] F590

[文獻標識碼]A

在我國當前的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中，市場網(wǎng)購消費的發(fā)展愈發(fā)明顯。在當前的產(chǎn)品銷售中，線下與線上融合的銷售模式讓電商平臺積累了大量的數(shù)據(jù)資源。在當前的電商平臺中，如何運用產(chǎn)品數(shù)據(jù)進行挖掘分析，進而提升消費者在電商平臺的網(wǎng)購體驗和服務效率。在電商數(shù)據(jù)中，構(gòu)建產(chǎn)品知識圖譜，將產(chǎn)品的信息數(shù)據(jù)進行挖掘分析，通過產(chǎn)品的信息動態(tài)與靜態(tài)的結(jié)合，從而完善產(chǎn)品知識圖譜，幫助電商平臺改善產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)對比與搜索，促進電商平臺具備更好的服務。

1 電商數(shù)據(jù)服務平臺現(xiàn)狀

在當前的電商產(chǎn)品的數(shù)據(jù)利用中，其主要面臨著電商產(chǎn)品信息與銷售數(shù)據(jù)之間缺乏合理的運用。同樣電商數(shù)據(jù)服務平臺對產(chǎn)品的數(shù)據(jù)缺乏標準規(guī)范管理，由于當前的購物平臺的搜索引擎往往知識針對消費者關(guān)鍵詞的檢索，商家對產(chǎn)品的不同表述往往會影響消費者對產(chǎn)品的查找效率，嚴重時候?qū)е孪M者不能夠?qū)ふ业胶线m的產(chǎn)品。因此針對當前的電商數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建，需要運用和采納個別知識圖譜將產(chǎn)品搜索和產(chǎn)品對比加入到電商產(chǎn)品服務平臺當中，從而改善消費者的購物體驗和效率。

2 電商數(shù)據(jù)的產(chǎn)品知識圖譜構(gòu)建

在當前的電商數(shù)據(jù)的產(chǎn)品知識圖譜構(gòu)建中，需要融合產(chǎn)品的靜態(tài)信息與動態(tài)評論。其中產(chǎn)品的靜態(tài)信息主要來源于行業(yè)信息、官網(wǎng)信息和百科信息等三種來源;動態(tài)評價主要來自于行業(yè)信息與電商信息等兩個信息源。

2.1 產(chǎn)品知識圖譜框架設計

在電商數(shù)據(jù)的產(chǎn)品知識圖譜構(gòu)建中，其主要的框架設計采用由上到下的構(gòu)建形式。電商數(shù)據(jù)產(chǎn)品的知識圖譜框架需要先搭建產(chǎn)品知識圖譜的模式層，在其約束下填充相應的數(shù)據(jù)層，最終形成結(jié)構(gòu)化的產(chǎn)品知識圖譜。因此其實際電商數(shù)據(jù)的產(chǎn)品知識圖譜的邏輯框架、一般過程和構(gòu)架流程如圖1所示：

2.2 產(chǎn)品知識圖譜模式層構(gòu)建

2.2.1 術(shù)語獲取。在模式層構(gòu)建中，由于模式層相當于產(chǎn)品知識圖譜的支架，那么對其構(gòu)建是建立在現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)框架上進行。屬于獲取是電商數(shù)據(jù)的產(chǎn)品知識圖譜從專業(yè)權(quán)威的信息員，借助產(chǎn)品的說明和廣泛網(wǎng)站等信息源進行獲取，其重要的價值體現(xiàn)在于，方便電商服務平臺方便用戶理解。屬于獲取的信息通常借助表格或者表單的半結(jié)構(gòu)化呈現(xiàn)，其產(chǎn)品知識圖譜模式層的屬于需要從網(wǎng)頁采集或者表單解析進行獲取。

2.2.2 概念獲取。在產(chǎn)品知識圖譜的模式層構(gòu)建中，其概念獲取主要是產(chǎn)品的概念數(shù)量有限的特點中，需要采取高可信度的信息源進行結(jié)構(gòu)或者半結(jié)構(gòu)的信息獲取相關(guān)。同樣在產(chǎn)品知識圖譜的模式層概念獲取中，需要從專業(yè)性高的信息員進行獲取，同樣也能夠服用其的領(lǐng)域資源，進一步保證產(chǎn)品知識圖譜模式層的全面性和嚴謹性。

2.2.3 關(guān)系定義與抽取。在產(chǎn)品知識圖譜的模式層構(gòu)建中，其產(chǎn)品功能與市場流通的信息主要體現(xiàn)在關(guān)系定于當中，由于存在四種關(guān)系：因此，其采取的抽取方法也不相同。其中同義關(guān)系主要指概念上相同或者相似的表達，那么其同義關(guān)系的抽取目標為發(fā)現(xiàn)字面表示的不同，對同一個概念或者實體進行抽取;其中上下關(guān)系主要是根據(jù)范圍確定概念與子概念，同樣由于上下這種層次關(guān)系的數(shù)量有限，從抽取的效率上，其主要依賴于百科網(wǎng)站的上下層次關(guān)系，利用百科網(wǎng)站進行分類體系，獲取上下關(guān)系的概念抽取;其中整體與局部的關(guān)系，主要存在于產(chǎn)品的組成當中，由于產(chǎn)品部件與整體之間存在的關(guān)系，需要利用百科網(wǎng)站進行和智能體部分概念抽取;其中屬性關(guān)系為產(chǎn)品與產(chǎn)品特征之間的抽取，往往需要從開放式銜接數(shù)據(jù)庫和半結(jié)構(gòu)網(wǎng)頁中抽取。

2.3 產(chǎn)品知識圖譜數(shù)據(jù)層構(gòu)建

在電商數(shù)據(jù)的產(chǎn)品知識圖譜數(shù)據(jù)層構(gòu)建中，主要分為抽取和融合兩個階段。其中，數(shù)據(jù)層抽取階段主要以圖譜的模式層為基礎(chǔ)開展試題抽取和屬性收取，在融合階段主要是同義詞為基礎(chǔ)，在數(shù)據(jù)集上進行實體或者屬性抽取銜接，從而達到實體關(guān)系、屬性關(guān)系、同義詞等，進而完成產(chǎn)品知識圖譜的數(shù)據(jù)層構(gòu)建。

2.3.1 實體抽取。在電商數(shù)據(jù)的產(chǎn)品知識圖譜數(shù)據(jù)層構(gòu)建中，實體抽取，主要能夠抽取實體的名詞和屬性、圖片預計同義詞等。同樣實體抽取由于具備產(chǎn)品知識圖譜的更大領(lǐng)域，其實際的產(chǎn)品知識圖譜數(shù)據(jù)抽取信息源具備更高的領(lǐng)域性和權(quán)威性，同樣實體抽取包含大量的領(lǐng)域?qū)嶓w，可以直接用于產(chǎn)品知識圖譜的數(shù)據(jù)倉，因此數(shù)據(jù)層的實體抽取需要從產(chǎn)品的官網(wǎng)和結(jié)構(gòu)化網(wǎng)站上進行抽取，以便提高產(chǎn)品領(lǐng)域的中文分詞的精準，同樣抽取的規(guī)則為依次抽取，實現(xiàn)產(chǎn)品命名實體的抽取。

2.3.2 屬性抽取。在電商數(shù)據(jù)的產(chǎn)品知識圖譜數(shù)據(jù)層構(gòu)建中，如果實體所屬概念含有屬性，只需抽取屬性值，如果不存在概念，需要抽取屬性與屬性值。同樣豎向抽取的主要針對數(shù)據(jù)層的關(guān)心關(guān)系的收取，其包括屬性值范圍和信息，同樣在數(shù)據(jù)層的構(gòu)建中，需要運用部分數(shù)據(jù)進行抽取，當前最為有效的屬性抽取方法為采用結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化進行信息資源抽取，同樣借助電商產(chǎn)品相關(guān)的高質(zhì)量網(wǎng)站，屬性抽取可以借助網(wǎng)站的半結(jié)構(gòu)化信息，直接獲取實體信息與屬性值。

2.3.3 評價對象與評價詞抽取。在產(chǎn)品知識圖譜的數(shù)據(jù)層構(gòu)建中，評價對象與評價詞抽取，主要是產(chǎn)品的性能和洗屬性以及流通方向下進行抽取。評價對象和評價詞抽取主要是在傳感否不發(fā)的關(guān)系上進行，同樣評價詞或評價對象的抽取主要是對句中的關(guān)系距離與語法進行抽取，與句子相比較，評價詞和評價對象抽取需要根據(jù)句子的路徑和磁性進行歸納抽取。

2.3.4 實體關(guān)系抽取。在電商數(shù)據(jù)的產(chǎn)品知識圖譜數(shù)據(jù)層構(gòu)建中，實體關(guān)系抽取主要是上下為關(guān)系和整體部分關(guān)系的復用抽取。鑒于數(shù)據(jù)層的實體具備的屬性與評價往往來源不同的信息源，因此在抽取中需要重視上下位關(guān)系與整體部分關(guān)系的復用抽取，以構(gòu)建的模式層為基礎(chǔ)，完成數(shù)據(jù)層中的關(guān)系抽取，通過具體，將數(shù)據(jù)層實體進行模式層對應，采用復用概念來實現(xiàn)整體部分關(guān)系抽取。同樣實體關(guān)系抽取需要重視同義關(guān)系與屬性關(guān)系抽取。由于模式層的同義詞關(guān)系具有一定的數(shù)量限制，因此起用部分概念間的同義詞外，需要從屬性抽取的過程獲取。

2.3.5 屬性銜接與實體銜接。在電商數(shù)據(jù)的產(chǎn)品知識圖譜數(shù)據(jù)層構(gòu)建中，屬性抽取和實體抽取主要分為表述靈活的實體同義和規(guī)范的實體對象，同樣在已抽取的評價對象中，根據(jù)數(shù)據(jù)漣源。信息載體和語言習慣等相關(guān)因素，進行產(chǎn)品知識圖譜的屬性銜接與實體銜接。根據(jù)產(chǎn)品知識圖譜中個實體與屬性具備較高的領(lǐng)域性，那么借助實體銜接與屬性銜接能夠從統(tǒng)計的角度進行抽取。

2.4 存儲設計

在電商數(shù)據(jù)的產(chǎn)品知識圖譜構(gòu)建中，為了保障其適用于各個大電商平臺和行業(yè)網(wǎng)站，需要存在市場占用率高且穩(wěn)定的節(jié)點存儲圖譜數(shù)據(jù)，通過節(jié)點、關(guān)系與屬性的存儲結(jié)構(gòu)，將產(chǎn)品的存儲知識圖譜進行完整的轉(zhuǎn)換，從而實現(xiàn)其存儲的關(guān)系一一對應。產(chǎn)品知識圖譜的實體往往是獨立存在的隊形，實體作為存儲關(guān)系的節(jié)點，通過關(guān)系、節(jié)點與屬性的銜接，實現(xiàn)電商產(chǎn)品的存儲。同樣將產(chǎn)品的屬性作為一個節(jié)點進行存儲，能夠?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)品的屬性抽取和附屬關(guān)系的表達。產(chǎn)品知識圖譜中的一個實體產(chǎn)品往往關(guān)聯(lián)著多個評價詞，新穎的評價屬性通過詞表進行存儲，實體詞與屬性詞作為實體銜接與屬性銜接的基礎(chǔ)，其數(shù)據(jù)龐大，通常需要在產(chǎn)品知識圖譜存儲與繪制的過程中進行多次調(diào)用，依照鍵值對應的方式存儲到文件當中。

3 電商數(shù)據(jù)的產(chǎn)品知識圖譜實例生產(chǎn)分析

在當前的電商數(shù)據(jù)的產(chǎn)品知識圖譜構(gòu)建中，以筆記本電腦進行實例分析，通過按照框架設計、模式層構(gòu)建、數(shù)據(jù)層構(gòu)建等，可以生產(chǎn)筆記本電腦類產(chǎn)品知識圖譜進行相應的應用。筆記本電腦知識圖譜的生產(chǎn)需要電商網(wǎng)站和筆記本電腦行業(yè)測評網(wǎng)站上的筆記本靜態(tài)信息與動態(tài)評價，其中靜態(tài)信息采用樹結(jié)構(gòu)進行抽取，同臺信息運用異步傳輸抽取。同樣對于抽取的初始數(shù)據(jù)進行集中清洗與預處理，將夜色的字符過濾，對其中的中文馮恩超和詞性進行標準。同樣筆記本電腦產(chǎn)品知識圖譜需要是涉及品牌、上市時間、代言人、外觀、硬件、軟件等等。對于筆記本電腦知識圖譜的數(shù)據(jù)層進行生成，借助相應的方法進行抽取與銜接，運用實體抽取，展開評價詞和評價對象抽取，運用句法分析的評價詞與評價隊形進行抽取，借助過濾和實體銜接來保證筆記本電腦知識圖譜數(shù)據(jù)的準確性，通過基于獲取的筆記本電腦領(lǐng)域的同義詞比對，完成筆記本電腦知識圖譜上的實體銜接與屬性銜接，生產(chǎn)筆記本電腦知識圖譜的數(shù)據(jù)層，最后借助節(jié)點存儲筆記本電腦的知識圖譜。同樣由于筆記本電腦更新快和評價變化較大等特點，需要生產(chǎn)商通過研發(fā)與完善產(chǎn)品的基礎(chǔ)，實現(xiàn)分析不同信號的筆記本電腦知識圖譜，不僅加強產(chǎn)品之間的哦關(guān)聯(lián)，同樣也對產(chǎn)品升級的屬性進行評價反饋，從而不再局限于客觀屬性與屬性值的對比，讓產(chǎn)品進一步聯(lián)系到用戶評價，從而將筆記本電腦客觀屬性和用戶評價進行管理，通過產(chǎn)品知識圖譜來進一步分析筆記本電腦屬性與屬性之間的管理，從而發(fā)現(xiàn)屬性差異對于用戶評價造成的影響，能夠?qū)崿F(xiàn)筆記本電腦的優(yōu)化設計和提升購買者的購買效率與滿意度。

4 結(jié)語

由此可見，在電商數(shù)據(jù)的產(chǎn)品知識圖譜構(gòu)建中，注重框架設計、數(shù)據(jù)層和模式層構(gòu)建，從而實現(xiàn)運用產(chǎn)品數(shù)據(jù)進行挖掘分析，進而提升消費者在電商平臺的網(wǎng)購體驗和服務效率。在電商數(shù)據(jù)構(gòu)建產(chǎn)品知識圖譜，將產(chǎn)品的信息數(shù)據(jù)進行挖掘分析，通過產(chǎn)品的信息動態(tài)與靜態(tài)的結(jié)合，從而完善產(chǎn)品知識圖譜，幫助電商平臺改善產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)對比與搜索，促進電商平臺具備更好的服務。

[參考文獻]

[1]李原昕，周松濤.線上線下結(jié)合的電商超市新零售運營模式研究[J].電子商務，2020 （07）.

[2]劉嬡嬡.淺議大數(shù)據(jù)下跨境電商平臺選品策略[Jl.商訊，2020 （20）.

[3]徐濤.基于大數(shù)據(jù)的中小型電商企業(yè)精準營銷研究[J].中國商論，2020 （04）.

[4]閔亨慧子大數(shù)據(jù)背景下電商企業(yè)網(wǎng)絡營銷存在的問題及對策[J].現(xiàn)代經(jīng)濟信息，2019 （23）.

[5]丁晟春，侯琳琳，王穎.基于電商數(shù)據(jù)的產(chǎn)品知識圖譜構(gòu)建研究[J].數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)，2019 （03）.

[作者簡介]王雯（1987-），女，湖北武漢市人，碩士，講師，研究方向：電子商務多媒體。