摘要

实时推荐引擎是在今天的竞争激烈市场中保持竞争力的关键。本文介绍了如何使用图技术构建一个基于用户行为和关联数据的实时推荐引擎，以提供个性化的建议。我们将探讨实时推荐引擎的背景和原理，并提供详细的操作步骤说明，帮助你构建自己的实时推荐引擎。

背景

在零售、服务、媒体和社交领域，为用户提供个性化的实时建议对于实现客户价值最大化和保持竞争力至关重要。传统的推荐引擎通常使用基于协同过滤或内容过滤的方法，但这些方法往往无法充分利用用户行为和关联数据的丰富信息。使用图技术可以更好地处理关联数据，并提供更准确和个性化的建议。

原理

实时推荐引擎的原理是基于图数据库的能力来表示和分析用户行为和关联数据。图数据库使用节点和关系来表示实体和它们之间的关系。用户、产品和交互等实体可以表示为节点，而用户与产品之间的购买、交互和评论等关系可以表示为关系。通过分析这些关系，可以了解用户的兴趣和偏好，并提供与用户当前上下文相关的个性化建议。

操作步骤

使用图技术构建实时推荐引擎的可以包含以下几个步骤：

1. 数据建模：使用图数据库的数据模型来表示用户、产品和交互等实体，并使用节点和关系来表示它们之间的关联。根据你的需求，可以添加其他属性来丰富数据模型。
2. 数据导入：将用户的浏览行为、人口统计特征和购买历史等数据导入到图数据库中。可以使用Neo4j的导入工具或编写自定义的数据导入脚本来完成此操作。
3. 实时推荐查询：当用户进行浏览或购买操作时，使用Cypher查询语言来实时分析用户的当前选择，并基于其上下文提供相关的建议。例如，可以查询与用户当前浏览的产品相似的其他产品，或者查询与用户的人口统计特征相匹配的产品。
4. 结果展示：将查询结果展示给用户。可以在网页上显示相关产品的列表，或者通过推送通知等方式提供个性化建议。确保结果展示具有良好的用户体验，并根据用户的反馈和行为进行迭代和优化。

案例分析

假设我们有一个在线电商平台，其中包含用户、产品和交互等实体。数据集包括以下内容：

• 用户节点：包含用户的唯一标识符、姓名、年龄等属性。
• 产品节点：包含产品的唯一标识符、名称、价格等属性。
• 交互关系：表示用户与产品之间的交互，例如购买、浏览、评论等。每个交互关系都有一个时间戳属性。

创建用户节点

CREATE (:User1 {userId: 'user1', name: 'Apple', age: 30});
CREATE (:User1 {userId: 'user2', name: 'Bee', age: 25});
CREATE (:User1 {userId: 'user3', name: 'Cat', age: 35});
CREATE (:User1 {userId: 'user4', name: 'Dog', age: 20});
CREATE (:User1 {userId: 'user5', name: 'Elf', age: 40});

创建产品节点

CREATE (:Product1 {productId: 'product1', name: '手机', price: 8000, category: '电子产品'});
CREATE (:Product1 {productId: 'product2', name: '电视', price: 3000, category: '家电'});
CREATE (:Product1 {productId: 'product3', name: '笔记本电脑', price: 3000, category: '电子产品'});
CREATE (:Product1 {productId: 'product4', name: '彩电', price: 1000, category: '家电'});
CREATE (:Product1 {productId: 'product5', name: '冰箱', price: 1500, category: '家电'});
CREATE (:Product1 {productId: 'product6', name: '针织衫', price: 600, category: '毛衣'});
CREATE (:Product1 {productId: 'product7', name: '羊毛衫', price: 800, category: '毛衣'});
CREATE (:Product1 {productId: 'product8', name: '风衣', price: 100, category: '外套'});
CREATE (:Product1 {productId: 'product9', name: '呢绒大衣', price: 220, category: '外套'});
CREATE (:Product1 {productId: 'product10', name: '呢绒大衣2', price: 250, category: '外套'});
CREATE (:Product1 {productId: 'product11', name: '呢绒大衣3', price: 200, category: '外套'});
CREATE (:Product1 {productId: 'product12', name: '呢绒大衣4', price: 300, category: '外套'});
CREATE (:Product1 {productId: 'product13', name: '呢绒大衣5', price: 400, category: '外套'});
CREATE (:Product1 {productId: 'product14', name: '呢绒大衣6', price: 500, category: '外套'});

创建交互关系

MATCH (u:User1 {userId: 'user1'}), (p:Product1 {productId: 'product1'})
CREATE (u)-[:购买 {timestamp: '2022-01-01'}]->(p);

MATCH (u:User1 {userId: 'user1'}), (p:Product1 {productId: 'product2'})
CREATE (u)-[:查看 {timestamp: '2022-01-02'}]->(p);

MATCH (u:User1 {userId: 'user1'}), (p:Product1 {productId: 'product3'})
CREATE (u)-[:查看 {timestamp: '2022-01-02'}]->(p);

MATCH (u:User1 {userId: 'user1'}), (p:Product1 {productId: 'product6'})
CREATE (u)-[:查看 {timestamp: '2022-01-02'}]->(p);

MATCH (u:User1 {userId: 'user1'}), (p:Product1 {productId: 'product6'})
CREATE (u)-[:购买 {timestamp: '2022-01-02'}]->(p);

MATCH (u:User1 {userId: 'user1'}), (p:Product1 {productId: 'product7'})
CREATE (u)-[:查看 {timestamp: '2022-01-03'}]->(p);

MATCH (u:User1 {userId: 'user1'}), (p:Product1 {productId: 'product9'})
CREATE (u)-[:查看 {timestamp: '2022-01-03'}]->(p);

MATCH (u:User1 {userId: 'user2'}), (p:Product1 {productId: 'product1'})
CREATE (u)-[:购买 {timestamp: '2022-01-03'}]->(p);

MATCH (u:User1 {userId: 'user2'}), (p:Product1 {productId: 'product3'})
CREATE (u)-[:购买 {timestamp: '2022-01-04'}]->(p);

MATCH (u:User1 {userId: 'user2'}), (p:Product1 {productId: 'product8'})
CREATE (u)-[:购买 {timestamp: '2022-01-05'}]->(p);

MATCH (u:User1 {userId: 'user2'}), (p:Product1 {productId: 'product9'})
CREATE (u)-[:购买 {timestamp: '2022-01-05'}]->(p);

MATCH (u:User1 {userId: 'user3'}), (p:Product1 {productId: 'product1'})
CREATE (u)-[:查看 {timestamp: '2022-01-05'}]->(p);

MATCH (u:User1 {userId: 'user3'}), (p:Product1 {productId: 'product5'})
CREATE (u)-[:购买 {timestamp: '2022-01-06'}]->(p);

MATCH (u:User1 {userId: 'user4'}), (p:Product1 {productId: 'product2'})
CREATE (u)-[:查看 {timestamp: '2022-01-06'}]->(p);

MATCH (u:User1 {userId: 'user4'}), (p:Product1 {productId: 'product3'})
CREATE (u)-[:查看 {timestamp: '2022-01-06'}]->(p);

MATCH (u:User1 {userId: 'user4'}), (p:Product1 {productId: 'product4'})
CREATE (u)-[:查看 {timestamp: '2022-01-06'}]->(p);

MATCH (u:User1 {userId: 'user4'}), (p:Product1 {productId: 'product5'})
CREATE (u)-[:购买 {timestamp: '2022-01-06'}]->(p);

MATCH (u:User1 {userId: 'user5'}), (p:Product1 {productId: 'product7'})
CREATE (u)-[:查看 {timestamp: '2022-01-06'}]->(p);

MATCH (u:User1 {userId: 'user5'}), (p:Product1 {productId: 'product8'})
CREATE (u)-[:查看 {timestamp: '2022-01-07'}]->(p);

MATCH (u:User1 {userId: 'user5'}), (p:Product1 {productId: 'product9'})
CREATE (u)-[:查看 {timestamp: '2022-01-07'}]->(p);

查看所有用户和产品之间的关系

MATCH (u:User1)-[r]->(p:Product1)

RETURN u, r, p

查看某个特定关系

MATCH (u:User1)-[r:购买]->(p:Product1)

RETURN u, r, p

如果用户既有购买，又有查看，那么查看也会显示。 

查看多个特定关系

MATCH (u:User1)-[r:购买|查看]->(p:Product1)

RETURN u, r, p

查看某个用户购买的产品

MATCH (u:User1 {userId: 'user2'})-[r:购买]->(p:Product1)

RETURN u,r,p

查看某个商品购买的次数和销售总额

MATCH (p:Product1 {name: '手机'})<-[:购买]-(:User1)

RETURN count(*) AS purchaseCount, sum(p.price) as totalSale

 查看某日的购买情况

MATCH (u:User1)-[r:购买]->(p:Product1)

WHERE r.timestamp = '2022-01-06'

RETURN u, r, p

相似商品推荐

使用产品的属性进行相似性匹配：可以根据产品的属性（如价格、品牌、功能等）来确定相似性。例如，如果用户正在浏览价格为220，productId=product9的呢绒大衣，可以推荐价格差异在100以内的同类外套

MATCH (u:User1 {userId: 'user1'})-[:查看]->(p:Product1 {productId: 'product9'})
MATCH (similar:Product1)
WHERE similar.category = p.category AND abs(similar.price - p.price) <= 100 AND similar.productId <> p.productId
RETURN similar

不考虑价格差异，查询特征相匹配(如品牌、功能、标签)的产品

MATCH (u:User1 {userId: 'user1'})-[:查看]->(p:Product1 {productId: 'product9'})
MATCH (similar:Product1)
WHERE similar.category = p.category AND similar.productId <> p.productId
RETURN similar

总结

使用图技术构建实时推荐引擎可以提供更准确、个性化和一些有意义的建议。通过分析用户行为和关联数据，可以更好地理解用户的兴趣和偏好，并提供与其当前上下文相关的个性化建议。这有助于提高用户满意度、增加销售额，并保持竞争力。

 拓展

利用AI大模型绘制知识图谱