KG Data Fusion Pipeline — 多源采集数据驱动的知识图谱自动构建：竞品属性图谱融合

1. 解决的问题

母婴跨境电商竞品分析需要整合来自 Amazon、Walmart、品牌官网、用户评论等多源异构数据，构建统一的产品属性知识图谱。

2. 核心算法逻辑

母婴跨境电商竞品分析需要整合来自 Amazon、Walmart、品牌官网、用户评论等多源异构数据，构建统一的产品属性知识图谱。核心挑战有三：

3. 业务应用场景

业务背景：选品团队需要对婴儿奶瓶品类建立竞品知识图谱，覆盖 200+ SKU 的品牌、材质、容量、适用月龄、价格、评分等属性，以及产品间的兼容关系（哪些奶嘴可以与哪些奶瓶配合使用），以往依赖人工录入，每月更新需 3 天。

量化 ROI：节省数据录入人力 18 天/年（约 4.5 万元），图谱查询赋能选品决策，竞品对标报告生成时间从 4 小时降至 20 分钟。

业务背景：母乳泵主机与配件（奶嘴、法兰、储奶袋）的兼容关系复杂，用户购买主机后常因买错配件退货，退货率约 8%。构建兼容性知识图谱后可支撑"购买了 X 的用户还需要 Y（且兼容）"的推荐。

4. 输入数据要求

请查看原始代码模板获取输入规格。

5. 输出结果

请查看原始代码模板获取输出规格。

6. 业务价值 / ROI

4.5 万元

7. 代码模板

代码块数量：5 · 路径：未检测到

"""
多源采集数据融合构建知识图谱 Pipeline
整合实体抽取 + 对齐去重 + 冲突解决 + 图谱存储
arXiv 参考: 2404.09596 (KGConstruct: LLM-driven KG construction),
           2401.11903 (UniKGQA: Unified KG Question Answering),
           2502.14051 (Multi-Source KG Fusion for E-commerce)
"""

import json
import hashlib
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple, Set
from collections import defaultdict
import numpy as np


# ── 本体与数据结构 ──────────────────────────────────────────────────────────

# 母婴产品领域本体
BABY_PRODUCT_ONTOLOGY = {
    "entity_types": ["Product", "Brand", "Category", "Feature", "Material"],
    "relation_types": [
        "belongs_to", "made_by", "has_feature", "made_of",
        "competes_with", "compatible_with", "suitable_for_age",
    ],
    "attribute_types": {
        "Product": ["price", "rating", "review_count", "capacity_ml",
                    "min_age_months", "max_age_months", "asin", "title"],
        "Brand": ["country_of_origin", "founded_year"],
        "Feature": ["feature_description"],
    }
}


@dataclass
class Entity:
    entity_id: str
    entity_type: str    # Product, Brand, Category, Feature
    name: str
    attributes: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
    source: str = ""
    source_weight: float = 1.0

    def to_dict(self) -> Dict:
        return {
            "id": self.entity_id,
            "type": self.entity_type,
            "name": self.name,
            "attributes": self.attributes,
            "source": self.source,
        }


@dataclass
class Triple:
    head: str       # entity_id
    relation: str   # 关系类型
    tail: str       # entity_id 或 属性值
    confidence: float = 1.0
    source: str = ""

8. 论文来源

• 2112.09380
• 2401.11903
• 2404.09596
• 2502.14051