618 技術(shù)特輯（一）不知不覺超預(yù)算3倍，你為何買買買停不下來？

又是一年618，大家控制不住買買買的同時，會不會有這樣一種感覺：好像有一股神奇的力量牽引著自己，一旦把商品加入了購物車，再也停不下來。

看直播帶貨也是如此，聽到主播在耳邊大喊著：買一件再送一件，買兩件再送三件，手一抖就下單了。

這背后到底是我們自制力不夠，還是電商平臺太會讀懂人心，我們不妨從技術(shù)維度，抽絲剝繭一探究竟。

圖數(shù)據(jù)庫：建立實體間關(guān)系，洞察你的喜好

菊廠小王是個新手爸爸，準(zhǔn)備在618好好表現(xiàn)一下，給寶寶買點奶粉奶瓶。小王打開某電商APP，把奶粉加入購物車，隨手往下一滑，看到這個小玩具不錯，那套衣服也很酷……一頓操作猛如虎，小王越買越興奮，最后買的東西超出他計劃的3倍。

是的，在大促期間，小王無意中陷入了電商系統(tǒng)的推薦大網(wǎng)中。APP首頁，購物車頁，商品詳情頁……推薦系統(tǒng)無處不在，電商APP的后臺早根據(jù)所掌握的小王的用戶畫像（性別、年齡、購物記錄、搜索記錄等）給他準(zhǔn)備了一系列商品。

在電商領(lǐng)域，推薦系統(tǒng)作用強大，它使用戶花費更多的時間來瀏覽商品，達到提高客單價的目的，背后所應(yīng)用的正是圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)。

初次接觸圖數(shù)據(jù)庫的人，很容易被它字面上的意思所誤導(dǎo)，以為這是一個存儲圖像的數(shù)據(jù)庫，實則不然。就像雷鋒和雷峰塔是完全不一樣的兩種概念，圖數(shù)據(jù)庫指的是以圖結(jié)構(gòu)存儲數(shù)據(jù)的在線數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。

舉個例子，菊廠小王和小李是同事，都喜歡打乒乓球。這里的小王、小李分別是一個實體，代表一個點，小王和小李的關(guān)系——同事，就是連接兩個點的邊，這就是一個簡單的圖結(jié)構(gòu)。

通過圖結(jié)構(gòu)，我們可以對各種有關(guān)聯(lián)的場景進行建模，小到社交網(wǎng)絡(luò)、電商平臺的推薦系統(tǒng)，大到整個城市的交通運輸系統(tǒng)。

比如，電商平臺會根據(jù)小王的特點（程序員、奶爸、愛打乒乓球等等）給他打標(biāo)簽，用標(biāo)簽判斷用戶屬性：小王平常愛逛A品牌的數(shù)碼產(chǎn)品的，并習(xí)慣買B品牌的嬰兒用品。但同樣經(jīng)常去看A品牌手機資訊的小李，就不會購買B品牌的產(chǎn)品，借助圖結(jié)構(gòu)就可以將這種關(guān)聯(lián)給找出來，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。

如果想讓圖結(jié)構(gòu)找到這種關(guān)系，就得依賴圖計算的查詢分析、計算、存儲管理、可視化等。比如圖數(shù)據(jù)庫Neo4j就擅長圖數(shù)據(jù)的實時查詢；圖引擎則重于在海量圖數(shù)據(jù)中利用成熟的圖算法進行離線分析和挖掘。

華為云的圖引擎服務(wù)（GES）就是為以關(guān)系為基礎(chǔ)的圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，提供查詢、分析服務(wù)。以華為商城為例，借助GES可以實現(xiàn)商品的實時推薦，它分析對比目標(biāo)用戶和其他用戶的喜好，找到相似點后，把這些其他用戶購買過的商品推薦給目標(biāo)用戶。

GES之所以能做到實時大量的推薦，“功臣”之一就是EYWA，它提供了從底層圖存儲和管理、核心的高性能計算引擎，到面向上層的圖分析、圖查詢的一整套解決方案。

具體在技術(shù)上，EYWA做了這些優(yōu)化：

分布式優(yōu)化Parallel Sliding Window(PSW)的圖計算框架，高效加載圖數(shù)據(jù)，以滿足業(yè)務(wù)大規(guī)模的計算需要；

兼顧圖計算與點查詢效率，開發(fā)基于邊集流（edge-set）的塊狀數(shù)據(jù)組織以合理組織數(shù)據(jù)；

通過邊集合的prefetch策略來隱藏磁盤的IO操作以及松弛的BSP模型來隱藏通信IO，從而提升性能；

另一大“功臣”是GES所擁有的圖場景和圖優(yōu)化算法， 以其中的Pixie算法為例，Pixie是華為云嘗試將多元數(shù)據(jù)構(gòu)建到同一張圖，并在這個異構(gòu)圖上配置相應(yīng)的schema、點邊屬性、權(quán)重而設(shè)計的算法。它是一種全新的實時推薦算法，克服了異構(gòu)圖的數(shù)據(jù)獲取和融合問題，支持多請求節(jié)點下綜合推薦，能滿足各種復(fù)合型、時變、多樣性推薦場景需求。

所以GES圖引擎服務(wù)提供的實時推薦算法，在多重關(guān)系（用戶與商品的歷史交互信息，人與人、商品與商品等背后潛在關(guān)系）共同作用下進行推薦，精度更高；大數(shù)據(jù)量下，依然能夠達到較好的實時推薦效果，可擴展性強，具體數(shù)據(jù)可以參考這篇文章：《華為云新一代黑科技核心算法揭秘》。

知識圖譜：米其林大廚“加工”數(shù)據(jù)原料，智能推薦快，準(zhǔn)，狠

如果說圖數(shù)據(jù)庫強調(diào)對“數(shù)據(jù)原料”的存儲、查詢和管理，那么知識圖譜就是米其林餐廳的大廚，進一步加工數(shù)據(jù)?；趫D引擎服務(wù)的知識圖譜，融合各種異構(gòu)異質(zhì)數(shù)據(jù)，形成大規(guī)模的知識庫支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用，讓搜索結(jié)果更準(zhǔn)確。

基于圖數(shù)據(jù)庫，知識圖譜擴展了各種商品的關(guān)聯(lián)屬性（商品的各種維度、這些維度屬性的喜好度、商品的社會化評價等），由于擴展了用戶與商品之間存在的隱藏關(guān)聯(lián)關(guān)系，補充了用戶與物品的交互數(shù)據(jù)，基于人-人關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)人-物關(guān)聯(lián)。因此可以更進一步提升推薦效果。

比如擁有同種屬性的用戶可能會對同一類物品感興趣，當(dāng)愛打乒乓球的小王在電商APP上購買了品牌A的速干衣，那么同樣喜歡乒乓球的同事小李打開APP時，排在前面的可能就是小王剛買的那家店。你看，這樣基于熟人屬性的推薦系統(tǒng)，已通過知識圖譜悄然地自動上演。

知識圖譜的構(gòu)建一方面提高了電商平臺的個性化推薦的準(zhǔn)確度，它還能應(yīng)用于智能客服，幫助建立知識系統(tǒng)卡片，實現(xiàn)智能問答。

例如，當(dāng)你在某電商企業(yè)的客服對話框內(nèi)輸入：“顯示器”，知識卡片會列出產(chǎn)品介紹、特點（屏幕尺寸、像素等）、款式分類、適宜人群、適宜場合、制作工藝等。

華為商城在線客服也是一種典型的應(yīng)用，它能夠處理消費者在售前及售后中的各類問題咨詢，及時回復(fù)你需要的商品促銷信息。

而且基于產(chǎn)品構(gòu)建的知識圖譜，它比普通的FAQ系統(tǒng)更加精準(zhǔn)地完成問答，實現(xiàn)產(chǎn)品對比、產(chǎn)品常見問題支持、屬性查詢等能力。

那么，知識圖譜是如何解放人力，讓智能客服如此優(yōu)秀呢？

業(yè)界主流的知識圖譜構(gòu)建方式是基于企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、公開數(shù)據(jù)，圖譜服務(wù)商以解決方案形式幫助客戶定制構(gòu)建知識圖譜。這種方式成本高且效率低，制作周期長，一個電商企業(yè)做完某個產(chǎn)品的知識圖譜，主打產(chǎn)品可能就過時賣不動了。

為了提供流水線式圖譜構(gòu)建能力，華為云知識圖譜云服務(wù)將圖譜構(gòu)建抽象為：本體構(gòu)建、數(shù)據(jù)源配置、信息抽取、知識映射以及知識融合。

因為將每一個流程模塊抽象成插件形式，并通過組合配置生成圖譜構(gòu)建任務(wù)，所以只需要修改插件配置即可完成不同領(lǐng)域的企業(yè)知識圖譜的構(gòu)建。同時，基于流水線設(shè)計，知識圖譜云服務(wù)可以在只修改數(shù)據(jù)源的前提下完成更新操作，非常適用于需要頻繁更新的知識圖譜。至于它是如何構(gòu)建本體、配置數(shù)據(jù)源、完成信息抽取和知識融合，本文篇幅有限，具體可以參考《前沿技術(shù)探秘：知識圖譜構(gòu)建流程及方法》。

綜上，從圖數(shù)據(jù)庫到知識圖譜再到智能客服，每一年的618，電商平臺為你推薦的產(chǎn)品服務(wù)是越來越合胃口，智能客服也可以在僅僅兩三句對話之后秒懂你，這也是消費者深陷購物狂歡節(jié)的原因吧。

618技術(shù)特輯（二）幾百萬人同時下單的秒殺，為什么越來越容易搶到了？

當(dāng)消費者被電商的推薦系統(tǒng)虜獲后，他們又是如何保證大促期間，你能隨時隨地買到自己心儀的商品，以及上億的交易數(shù)據(jù)是如何有序地流通，保證你既能搶到，也能及時收到貨呢？這篇文章為你一一解密。

618技術(shù)特輯（三）直播帶貨王，“OMG買它”的背后，為什么是一連串技術(shù)挑戰(zhàn)？

動輒幾十上百萬人同時在線的直播間，寶貝鏈接一旦上架，需要秒級到達消費者。讓所有人能同時看到鏈接，公平的去搶購，并且還要確保系統(tǒng)運行的穩(wěn)定，這是一個非常大的考驗。背后到底是什么樣的技術(shù)加持，過程中又遇到了哪些挑戰(zhàn)？讓我們來一探究竟。

618技術(shù)特輯（四）瘋狂剁手的同時，電商隱私安全你注意到了嗎？

云時代，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施更加復(fù)雜，其上運行的業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)更加重要。無論是電商、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療或是金融、教育等行業(yè)，均離不開安全服務(wù)的保駕護航，只有安全工作有了前提保障，其他的基礎(chǔ)活動的開展才有了保障。

圖引擎服務(wù) GES 數(shù)據(jù)庫 知識圖譜

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