Amazon y su Grafo de Conocimiento para Productos. Amazon Product Graph.

Xin Luna Dong, responsable de investigación del Product Graph de Amazon, expone en esta presentación algunos de los desafios más importantes con los que se están enfrentando a la hora de construir un Grafo de Productos que sea, ya no una parte o subconjunto del Knowledge Graph de Google, sino un Grafo de Productos con características y atributos propios. Todo ello, claro está, con el objetivo de responder mejor y dar una mayor satisfacción al usuario cuando quiere encontrar un producto. La misión es ofrecerle todo el conocimiento existente sobre este producto y ofrecer una experiencia digital mejorada que además le recomiende de forma pertinente ¿Qué otros libros, películas, artículos, han comprado las personas que también han comprado lo mismo que yo?

En la presentación hace un recuento del conjunto de problemas y retos a los que se enfrentan para abordar este gran desafío:

No hay fuentes estructuradas que ayuden a la creación del grafo de productos:

• La Wikipedia ayuda poco, no está centrada en esto
• Mucho texto estructurado está enterrado en el texto de la descripción del producto
• Los minoristas y vendedores juegan con el sistema introduciendo ruido en los datos

Se crean productos nuevos todos los días

• La curación es imposible
• Refrescar los nuevos productos es un gran desafío

Hay un gran número de categorías de productos:

• Definición muy manual de la ontología necesaria
• Dificultad para capturar la tendencia de nuevas categorías de productos y sus propiedades

Muchas entidades no son nombradas como entidades

• No es aplicable el reconocimiento de entidades
• Nuevos desafíos para la extracción, enlazado y búsqueda

La presentación aborda los diversos escenarios de investigación que se están planteando.

• Amazon Product Data
• Amazon Question/Answer Data
• Graph based recommendation engine for Amazon products
• http://lunadong.com/