618又一次被掏空？电商的推荐系统究竟采用了什么黑科技?

一年一度的618电商购物狂欢节又双叒叕要来了。菊厂小王打开某电商APP，准备买款手机送给女朋友。电商APP的后台好像早就知晓小王的喜好一般，贴心地为他奉上“专属”商品页面。

▲ 小王的购物车

这种帮助过滤信息，预测用户对物品的行为和偏好的技术正是电商后台推荐系统。

推荐系统基于图数据库技术，通过设计各种节点（用户、商品、店铺……）和关系（、购买、、加购物车……），从而准确分析判断出用户的喜好，给出用户可能感兴趣的商品。

▲基于相似用户模型的推荐

比如小王本来的目的是买A品牌手机的，但是系统不仅给他推荐了B品牌手机，还推荐了其他电子产品。这导致小王的购物预算增加了1倍。

图数据库到底是什么呢？

什么是图？

1738年瑞典科学家欧拉创立了图论，认为图的基本元素是点和边。每个节点代表一个实体，每个关系（边）代表两个实体的关联方式。

超图：一个关系可以关联任意数量的节点。超图其实可以转换成属性图，但属性图不能转成超图。

三元组：三元组存储需要借助W3C制定的资源描述框架（RDF）建模，将三元组元素分别存储，使用SPARQL作为查询语言，方便进行知识推理和数据关联。RDF 在设计上的主要特点是易于发布和分享数据，但不支持实体或关系拥有属性。

数据来源：DB-Engines官网

看完全文，相信聪明的你对电商的推荐系统及其它的底层技术——图数据库已经有所了解了。

参考资料

[1]摘自数据观入驻自媒体—刘鹏看未来，转载请注明来源中国大数据产业观察网www.cbdio.com

[2]https://www.gartner.com/cn/newsroom/press-releases/gartner_2020_

[3]https://zhuanlan.zhihu.com/p/25179862

[4]人工智能之图数据库报告（2020年第4期）

[5]费马科技《知识图谱和图数据库》

[6]张帜《Neo4j权威指南》

[7] alg 《究竟什么是图数据库，它有哪些应用场景？》

推荐系统 数据库 自建电商

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