CN114596070A - 一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法 - Google Patents

一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法 Download PDF

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李剑宇
王可智
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Abstract

本发明公开了一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法，所述设计平台包括数据源层、数据转换层、数据层、业务层，以及应用层，通过数据源层获取产品优化数据；数据转换层根据获取的产品优化数据，利用Scrapy网络爬虫框架进行数据抽取、转化和传输，设置为预设格式文件并作为知识数据库；数据层接收预设格式文件进行可视化处理，并以三元组的数据形式存储于图数据库；基于Django框架构建web网页端的业务层，通过设置业务层的功能模块进行知识数据库的构造；在所述业务层的功能模块上封装用于产品设计优化的应用层。本发明通过构建产品的知识数据库和知识图谱，从而缩短设计周期，提升与用户核心需求的一致性，以及给设计团队提供产品推荐服务。

Description

一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法
技术领域
本发明涉及产品优化设计平台技术领域，特别涉及一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法。
背景技术
产品知识图谱构建平台是为设计师或设计团队提供的，基于海量产品数据，构建产品数据准确、详细的产品知识库的半自动化工具。应具备如下三个特点：构建流程定义完备；能够涵盖产品知识图谱构建过程中数据获取、信息抽取、知识融合、构建图谱、知识更新等各个流程。引入大数据处理能力；海量产品数据处理加工成为产品知识库的过程离不开大数据平台的支持，因此平台需要具备大数据处理能力。简单易用，可操作性强；由于产品知识图谱拥有较强的产品针对性和专业性，技术门槛过高不利于设计师和设计团队在产品设计过程中使用。
在当前大多公开的产品知识图谱构建平台中，存在知识图谱构建流程定义不完善、缺乏大数据相关技术的支持和对于产品设计师或设计团队来说可操作性差的问题与挑战。较为成熟的知识图谱构建平台如微软的Probase、百度的“知心”和谷歌公司旗下的Knowledge Vault等，是以搜索引擎为导向的，对产品设计的适用性较为局限。
发明内容
本发明的目的克服现有技术存在的不足，为实现以上目的，采用一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法，所述设计平台包括数据源层、数据转换层、数据层、业务层，以及应用层，所述设计平台构建方法包括：
通过数据源层获取产品优化数据，所述产品优化数据包括结构化数据和非结构化数据；
数据转换层根据获取的产品优化数据，利用Scrapy网络爬虫框架进行数据抽取、转化和传输，设置为预设格式文件并作为知识数据库；
数据层接收预设格式文件进行可视化处理，并以三元组的数据形式存储于图数据库；
基于Django框架构建web网页端的业务层，通过设置业务层的功能模块进行知识数据库的构造；
在所述业务层的功能模块上封装用于产品设计优化的应用层。
作为本发明的进一步的方案：所述数据源层获取产品优化数据的具体步骤包括：
首先分别从企业产品数据库、消费者投诉平台、产品评测平台，以及产品标准文件中的产品优化数据信息；
对获取的产品优化数据信息进行数据预处理形成标准化数据，并以三元组的数据形式存储于对应的CSV文件中。
作为本发明的进一步的方案：所述数据转换层根据获取的产品优化数据进行转换的具体步骤包括：
利用Scrapy网络爬虫框架将产品优化数据从数据源层中抽取后进行转换并传输；
对于结构化和半结构化的产品优化数据直接读取源码，并对所需元素进行提取后输出CSV格式文件；
对于非结构化的产品优化数据，需进行抽取后进行实体提取和关系提取，形成CSV格式文件。
作为本发明的进一步的方案：所述基于Django框架构建web网页端的业务层，通过设置业务层的功能模块进行知识数据库的构造的具体步骤包括：
采用Django框架构建web网页端的业务层，利用可视化库工具Echarts进行数据可视化设置，对图数据库中的数据进行可视化展示；
同时通过编程底层逻辑的功能模块，用于根据非结构化数据扩充产品知识库，所述功能模块包括实体提取模块和关系提取模块。
作为本发明的进一步的方案：所述应用层包括产品检索模块、条件适配模块、产品推荐模块，以及客户评价模块。
一种利用上述任意一项所述一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法构建的产品优化设计平台。
一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器；
所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述任意一项所述的一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法。
一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述任意一项所述的一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法。
与现有技术相比，本发明存在以下技术效果：
通过采用上述的技术方案，利用在web网页端设置知识图谱，同时在整个知识图谱的生命周期中，进行数据获取、信息抽取、知识融合等技术手段，从而构建知识图谱，并进行实时的知识数据更新。使得产品设计师和设计团队进行产品设计时能够更具有可操作性和便利性。通过设置不同功能模块，如产品检索和产品推荐能够提高工作效率。同时根据用户评价能够提供更契合用户需求的产品。
附图说明
下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述：
图1为本申请公开的一些实施例的产品优化设计平台构建方法的步骤示意图；
图2为本申请公开的一些实施例的产品优化设计平台的框架示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参考图1和图2，本发明实施例中，一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法，所述设计平台包括数据源层、数据转换层、数据层、业务层，以及应用层；
所述设计平台构建方法包括：
S1、通过数据源层获取产品优化数据，所述产品优化数据包括结构化数据和非结构化数据；
所述数据源层获取产品优化数据的具体步骤包括：
首先分别从企业产品数据库、消费者投诉平台、产品评测平台，以及产品标准文件中的产品优化数据信息；
对获取的产品优化数据信息进行数据预处理形成标准化数据，并以三元组的数据形式存储于对应的CSV文件中。
本实施例中，关于数据获取：
Step1、Anaconda环境配置：成功安装Anaconda后，在控制面板\系统和安全\系统\高级系统设置\环境变量\用户变量\PATH中添加Anaconda的安装目录的Script文件夹以完成环境变量的配置；
Step2、环境依赖包pipenv的配置：在系统控制台中键入命令pip install--userpipenv已完成pipenv的安装；
Step3、页面元素获取：在需要提取数据的网页按下F12，获得网页的源码。进入select an element in the page to inspect it的模式下，点击所需要的获取的页面元素，源码界面会有一行为高亮显示。右键源码界面高亮的那一行，选中copy→copyselector，获取到所需页面元素地址信息；
Step4、页面元素批量导入list：利用jupyter notebook键入相应代码，针对Step3、中所获得的页面元素地址，通过修改nth-child位置处的内容实现对页面元素的批量获取，默认放入一个或多个list中；
Step5、将list输出为CSV文件：在代码中加入import pandas as x，利用基于python的数据分析包pandas中的to_csv函数实现将list转化为数据框，再将数据框输出为CSV文件；
Step6、除去Step1至Step5的获取的网页数据内容外，也可以直接使用企业、可靠单位提供的规范CSV文件作为产品知识库的知识储备。
S2、数据转换层根据获取的产品优化数据，利用Scrapy网络爬虫框架进行数据抽取、转化和传输，设置为预设格式文件并作为知识数据库；
所述数据转换层根据获取的产品优化数据进行转换的具体步骤包括：
利用Scrapy网络爬虫框架将产品优化数据从数据源层中抽取后进行转换并传输；
对于结构化和半结构化的产品优化数据直接读取源码，并对所需元素进行提取后输出CSV格式文件；
对于非结构化的产品优化数据，需进行抽取后进行实体提取和关系提取，形成CSV格式文件。
本实施例中，实体提取和关系提取具体步骤包括：
Step1、对于上述数据获取中无法直接获得三元组的非结构化数据，需要进行实体提取和关系提取；
Step2、在系统控制台键入pip install thulac导入thulac包，在项目python文件中键入import thulac指令。使用者可使用user_dict设置用户词典，这一项可针对产品设计师或设计团队需要设计的产品对象，提前输入相应产品的型号、品牌等信息，形成用户词典，在实体提取时保证准确率。使用cut方法进行分词和词性标注。
Step3、对提取出的实体(主语、名词)和关系(谓词)通过代码中编写的逻辑进行遍历，使不同的实体之间绑定相应的关系，形成三元组数据。
S3、数据层接收预设格式文件进行可视化处理，并以三元组的数据形式存储于图数据库；
知识图谱的数据可视化：
Step1在上述web平台上使用Echarts完成数据可视化；
Step2使用Step1中Echarts需要配置data、links、category、symbolSize数据；
Step3针对Step2中进行以下配置，data配置：配置展示的层级信息，定义了node，每个node里都配置了name、draggable、category、id、symbolSize等参数。links配置：数据指向。category：每个状态对应的颜色及类别。symbolSize：data节点的大小信息。
S4、基于Django框架构建web网页端的业务层，通过设置业务层的功能模块进行知识数据库的构造；具体步骤包括：
采用Django框架构建web网页端的业务层，利用可视化库工具Echarts进行数据可视化设置，对图数据库中的数据进行可视化展示；
同时通过编程底层逻辑的功能模块，用于根据非结构化数据扩充产品知识库，所述功能模块包括实体提取模块和关系提取模块。
Web网页端的平台具体实施步骤包括：
Step1该web网页平台是基于Django开源框架进行开发
Step2对Step1中Django开源框架需要进行安装与配置，在系统控制台下键入pipinstall django实现框架的安装，在控制面板\系统和安全\系统\高级系统设置\环境变量\用户变量\PATH中添加Django的安装目录以实现环境变量的配置，控制台调用django的get_version()出现版本号即为django安装及环境变量配置成功。
构建知识图谱的具体步骤包括：
Step1、使用基于Neo4j的图数据库实现知识图谱的构建
Step2、使用Step1中的Neo4j图数据库需要在neo4j的安装目录/bin下运行系统控制台，在控制台中键入neo4j console启动neo4j的控制台。输入neo4j console后，控制台会返回启用的默认服务器http://127.0.0.1:7474/browser/，在浏览器进入此网站后，通过键入默认用户名neo4j和默认密码neo4j进入neo4j的控制台页面。
Step3、在控制台页面可用cypher查询语言进行导入CSV。首先将数据获取中和实体提取中所得的CSV文件放到neo4j的import目录下，先将CSV文件中的格式全部转化为UTF-8编码，再调用LOAD CSV方法实现三元组数据的导入。
S5、在所述业务层的功能模块上封装用于产品设计优化的应用层。
所述应用层包括产品检索模块、条件适配模块、产品推荐模块，以及客户评价模块。
本实施例中，应用层的功能模块的具体实施步骤包括：
产品检索：
Step1在Web网页端的平台实施步骤中的View文件的底层逻辑编写时，实现产品检索功能。
Step2使用者以产品类型、产品品牌作为输入(可在产品类型或品牌中任选一个作为输入，也可产品类型和产品品牌都作为输入)，由预先设置好的算法遍历产品知识库后返回符合前述产品类型、产品品牌的产品结果，产品知识库中无法找到符合前述产品类型、产品品牌的结果时，根据算法会优先输出符合其中一项的产品结果或与输入的产品类型、产品品牌具有相似性的产品结果。
Step3使用者点击Step2中所得产品结果时，会将结果作为节点输入给平台，平台会返回所有与用户点击的产品结果具有“关系”的三元组的另一实体。
Step4使用者可重复进行Step3以实现深层次的产品检索。
条件适配：
Step1在Web网页端的平台实施步骤中的View文件的底层逻辑编写时，实现条件适配功能。
Step2使用者以一个或多个条件作为输入，由预先设置好的算法遍历产品知识库后返回符合前述一个或多个条件的产品结果，输入多个条件但在产品知识库中无法找到符合所有条件的产品结果时，根据算法会优先输出显示符合条件最多的产品结果。
Step3使用者点击Step2中所得产品结果时，会将结果作为节点输入给平台，平台会返回所有与用户点击的产品结果具有“关系”的三元组的另一实体。
Step4使用者可重复进行Step3以实现深层次的条件适配。
产品推荐：
Step1在Web网页端的平台实施步骤中的View文件的底层逻辑编写时，实现产品推荐功能。
Step2使用者以一个或多个条件作为输入，并根据重要程度由高到低对条件进行排序，输入后程序会由预先设置好的算法对前述一个或多个条件给予不同的权重。
Step3程序遍历产品知识库，以Step2中权重作为计算产品匹配值的权重，计算产品库中各产品的匹配程度，匹配值反应一个产品结果对条件的匹配程度。计算完成后，程序会按照匹配值由高到低返回符合前述一个或多个条件的产品结果。
Step4使用者点击Step3中所得产品结果时，会将结果作为节点输入给平台，平台会返回所有与用户点击的产品结果具有“关系”的三元组的另一实体。
Step5使用者可重复进行Step4以寻找最符合自身要求的产品结果。
客户评价：
Step1在Web网页端的平台实施步骤中的View文件的底层逻辑编写时，实现客户评价功能。
Step2使用者以某一产品作为输入，程序遍历产品知识库，将结果作为节点输入给平台，根据算法会返回所有与用户点击的产品结果具有“关系”的三元组的另一实体。
Step3得到Step2中所有的三元组另一实体后，根据内置算法，程序会判断所得实体是否为用户评价，将不是用户评价的实体从输出列表中去除后，再将所有的实体返回给平台，经由平台展示。
一种利用上述任意一项所述一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法构建的产品优化设计平台。
一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器；
所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述任意一项所述的一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法。
一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述任意一项所述的一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法，所述设计平台包括数据源层、数据转换层、数据层、业务层，以及应用层，其特征在于，所述设计平台构建方法包括：
通过数据源层获取产品优化数据，所述产品优化数据包括结构化数据和非结构化数据；
数据转换层根据获取的产品优化数据，利用Scrapy网络爬虫框架进行数据抽取、转化和传输，设置为预设格式文件并作为知识数据库；
数据层接收预设格式文件进行可视化处理，并以三元组的数据形式存储于图数据库；
基于Django框架构建web网页端的业务层，通过设置业务层的功能模块进行知识数据库的构造；
在所述业务层的功能模块上封装用于产品设计优化的应用层。
2.根据权利要求1所述一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法，其特征在于，所述数据源层获取产品优化数据的具体步骤包括：
首先分别从企业产品数据库、消费者投诉平台、产品评测平台，以及产品标准文件中的产品优化数据信息；
对获取的产品优化数据信息进行数据预处理形成标准化数据，并以三元组的数据形式存储于对应的CSV文件中。
3.根据权利要求1所述一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法，其特征在于，所述数据转换层根据获取的产品优化数据进行转换的具体步骤包括：
利用Scrapy网络爬虫框架将产品优化数据从数据源层中抽取后进行转换并传输；
对于结构化和半结构化的产品优化数据直接读取源码，并对所需元素进行提取后输出CSV格式文件；
对于非结构化的产品优化数据，需进行抽取后进行实体提取和关系提取，形成CSV格式文件。
4.根据权利要求1或3所述一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法，其特征在于，所述基于Django框架构建web网页端的业务层，通过设置业务层的功能模块进行知识数据库的构造的具体步骤包括：
采用Django框架构建web网页端的业务层，利用可视化库工具Echarts进行数据可视化设置，对图数据库中的数据进行可视化展示；
同时通过编程底层逻辑的功能模块，用于根据非结构化数据扩充产品知识库，所述功能模块包括实体提取模块和关系提取模块。
5.根据权利要求1所述一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法，其特征在于，所述应用层包括产品检索模块、条件适配模块、产品推荐模块，以及客户评价模块。
6.一种利用权利要求1至5任意一项所述一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法构建的产品优化设计平台。
7.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器；
所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至5任意一项所述的一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法。
8.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至5任意一项所述的一种基于知识图谱的产品优化设计平台构建方法。
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