Knowledge Graph Relation Completion with CBLiP

1. 解决的问题

母婴出海电商的商品知识图谱需要维护大量实体关系（品牌-产品、产品-成分、成分-功效、产品-适用年龄等）。

2. 核心算法逻辑

核心问题：母婴出海电商的商品知识图谱需要维护大量实体关系（品牌产品、产品成分、成分功效、产品适用年龄等）。但关系数据稀疏且不完备——很多关系缺失或需要人工维护。

3. 业务应用场景

业务问题：母婴品类SKU超过5000个，涉及品牌、产品、成分、功效、适用年龄、产地等多维关系。人工维护的知识图谱覆盖率仅60%，大量关系缺失导致推荐和搜索效果受限。

CBLiP 应用： 1. 图谱构建： - 实体：品牌（200+）、产品（5000+）、成分（300+）、功效（100+）、年龄段（20+） - 关系：produces（品牌-产品）、contains（产品-成分）、treats（成分-功效）、suitable_for（产品-年龄段） 2. 关系补全：用CBLiP预测缺失的关系链接 3. 新品推理：新品上架后，自动推断其可能含有的成分和适用人群

预期产出： - 关系覆盖率：60% → 85% - 新品关系推断准确率：75%+ - 人工维护成本：降低70%

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

• ROI：关系覆盖率提升40%，人工维护成本降低70%，搜索长尾query召回+30%
• 难度：⭐⭐⭐☆☆（3/5）— 图神经网络概念门槛，但可用简化版实现
• 优先级：⭐⭐⭐⭐⭐（5/5）— 知识图谱是推荐、搜索、客服的底层基建，关系补全是核心能力

7. 代码模板

代码块数量：1 · 路径：未检测到

"""
Knowledge Graph Relation Completion — CBLiP-inspired implementation
用于产品知识图谱的关系补全与推理
"""

import numpy as np
from collections import defaultdict


class SimpleKG:
    """简化版知识图谱"""

    def __init__(self):
        self.entities = {}  # id -> {type, name}
        self.relations = defaultdict(list)  # (head, rel) -> [tails]
        self.entity_embeddings = {}
        self.relation_embeddings = {}

    def add_entity(self, entity_id, entity_type, name):
        self.entities[entity_id] = {'type': entity_type, 'name': name}

    def add_relation(self, head, relation, tail):
        self.relations[(head, relation)].append(tail)

    def get_neighbors(self, entity_id):
        """获取实体的邻居"""
        neighbors = []
        for (h, r), tails in self.relations.items():
            if h == entity_id:
                for t in tails:
                    neighbors.append((r, t))
        return neighbors


class CBLiPScorer:
    """CBLiP-inspired relation completion scorer"""

    def __init__(self, kg, embedding_dim=64):
        self.kg = kg
        self.embedding_dim = embedding_dim
        self._init_embeddings()

    def _init_embeddings(self):
        """初始化实体和关系的随机嵌入"""
        np.random.seed(42)
        for eid in self.kg.entities:
            self.kg.entity_embeddings[eid] = np.random.randn(self.embedding_dim)
        for (h, r) in self.kg.relations:
            self.kg.relation_embeddings[r] = np.random.randn(self.embedding_dim)

    def score_triple(self, head, relation, tail):
        """
        评分三元组 (head, relation, tail) 的合理性

        CBLiP核心：基于邻域子图的注意力加权评分
        """
        if head not in self.kg.entity_embeddings or tail not in self.kg.entity_embeddings:
            return 0.0

        h_emb = self.kg.entity_embeddings[head]

8. 论文来源

未自动抽取；请查看原始 Skill 卡片。