圖數據模型簡介與應用淺析

賀祺

上海市南洋模范中學

一、引言

在當今社會，互聯網高速發展，網上購物已經成人們生活中必不可少的一部分，而用戶們也在追求品質高、服務好、方便快捷的網絡購物體驗。那么全面獲取電商產品的數據信息，制作一張能夠讓用戶們的體驗優化的產品信息的網絡，就具有了重要的現實意義。而目前圖數據模型構建作為一種新興的方式，它目前使用范圍也較為局限，但它能夠有效地把信息串聯并且通過圖表的形式展現，并且直觀地把信息表達。因此充分發揮圖數據模型的作用對于電商產品的數據處理有著很大的前景。在大數據的現代社會，數據的雜亂與龐大成為用戶網絡購物體驗的一大阻礙。在此背景之下，本研究建立于大量電商產品的數據信息，旨在通過圖數據模型的構建，整理并呈現數據信息，幫助提升用戶網絡購物的體驗與便捷。

二、圖數據模型的概念與應用概述

（一）數據模型的概念

數據模型（Data Model）是對于數據特征的抽象，它抽象地描述了系統的靜態特征、動態行為和約束條件，為數據庫系統的信息表示與操作提供一個抽象的框架。通俗地講數據模型就是現實世界的模擬且容易被人理解并可在計算機上實現，有概念模型，邏輯模型和物理模型三種類別[1]。常用的數據模型有非關系模型、關系模型、面向對象模型、對象關系模型。

（二）圖數據模型的概念

圖數據模型是在數據模型的基礎上，以圖為載體，數據模型為內容，將信息進行呈現，并且可以利用圖中的節點和邊處理實體以及實體之間的關系，從而了解信息之間的交匯與關聯，分析兩個不懂實體之間的共同之處以及信息關聯[2]。通過邊的延伸可以分析不同信息與實體之間的關聯大小。如今互聯網上許多的產品的屬性特征也包括許多其他信息都是以圖數據模型的方式呈現。

（三）圖數據模型的優勢

1.對對象能夠形象地以整體特征進行刻畫：通過前期對于某一物品的數據采集，將所有數據進行篩選整合，并在后續的圖數據模型的建立中把這一物品的所有屬性羅列，并建立起節點與邊構建出相關的知識網絡，從而能夠將所有與商品相關的關鍵信息標注在產品四周，起到全面地描述一個物品的所有屬性及其相關性的作用[3]。

2.對于復雜關聯問題的處理效率高：圖數據模型類似于思維導圖，可以把所有關聯信息通過串并聯結合在一張圖譜當中。并且人們對于以圖的方式呈現出來的信息接受能力更強，因此對于復雜關聯問題，圖數據模型將所有與物品相關的信息整合到一張知識網絡圖表當中，因而能夠更加高效率地進行信息處理并且能夠讓人們更加直觀地了解到該物品的所有屬性。

3.推理的路徑可見，更容易看到特點之間的關聯：圖數據模型通過發散性地推導，從單個實體出發，分析其屬性特征，并且再從其屬性特征出發進一步推進，以此類推從而構建出一張相互密切關聯的圖數據網絡，因此使得所有信息的推理路徑都完全地被保留在模型上，也更便于看到特點之間的關聯。例如由某一種服飾，先推導至顏色、面料、款式等，再可以由面料進一步推進至針織，鵝絨等，并由針織可以再向下推進到原料，工藝。因此由服飾到原料這兩個信息之間的邏輯鏈就可以在圖數據模型中明顯地獲取，從而更容易看到特點間地關聯。

（四）圖數據模型的應用現狀

圖數據模型是一種比較新穎的問題處理方式，應用并不廣泛。在互聯網中有著許多對于圖數據模型的使用，憑借著它對于數據處理的高效，圖數據模型有著良好的應用前景[4]。尤其是在大數據的背景之下，存在地信息多、亂、雜的問題就可以通過圖數據模型的方式歸納整理，從而能夠高效率地解決問題。

三、針對某一電商產品的圖數據模型構建

（一）商品屬性特征的獲取

選取某一目的商品，尋找該商品的全方面的信息，尤其是在用戶購買時會側重關心的屬性、特征，并且篩選其中有用的信息，將被聚合信息進行分解，整合相同的信息，從而完成初步的信息篩選為下一步的數據排布做準備[5]。

（二）商品數據特征的排列分布

分別將所有獲取的有用信息按照一定的順序排列在產品周圍，并按照可以根據周圍的特點信息繼續再獲取特點的屬性特征劃分、逐級排列，從而做到由近及遠分別為與商品密切相關的屬性特征、到與商品相關聯的產品信息進行排列。數據與該商品的關聯程度隨著邊長度的增長和節點的數量的增加而相對減弱。

（三）商品數據的描述

在圖數據模型的旁邊需要標注每個數據特征對于產品的作用，以便用戶們能夠結合文字與圖表，清晰地理解每個數據特征的作用，最大化地獲取同時也便于作者檢查是否存在無用信息，并且及時刪除，以便用戶們能夠從圖數據模型中獲得最準確、有用的產品數據。例如圓珠筆這一產品中“筆的款式”這一屬性，就可以標注“與顧客的使用舒適度以及個性相關”。

（四）電商領域中圖數據模型的構建

在前3步完成之后，將所有信息圖表結合，構建出符合特定商品屬性特點的模型。以筆記本電腦為例，如下圖所示：

圖1 筆記本電腦結構圖

由此可知，鍵盤區域的大小影響了用戶輸入時的舒適度；價格決定了商品的性價比以及用戶的購買欲望；聲卡和揚聲器與電腦聲音外放時的用戶體驗有關；快充可以使用戶在緊急使用時有足夠電量，多屏協同使手機設備與電腦的文件傳輸更加快捷、安全，觸控使用戶的使用方式更加多元；分辨率決定了電腦的顯示，保修期讓用戶使用更加的放心；顯卡承擔輸出顯示圖形的任務，AI軟件讓用戶使用體驗更加愉悅也監護電腦安全；內存和硬盤讓信息有所儲存；輕薄程度和重量日益成為電子產品的衡量指標之一，減輕了用戶的負載壓力；處理器讓電腦的運轉更加快速流暢；屏占比決定了屏幕大小散熱裝置的強弱能決定了電腦的續航能力，也保護了設備內裝置。

四、電商產品的圖數據模型應用

圖數據模型具有多種應用場景[6]：

（一）商品相似性度量

通過圖數據模型結構所展示的特征反映不同商品之間的共同點。并且能夠通過不同商品之間的屬性的重合度，以及不同商品之間邊與節點的長度與數量，以邊與對多個商品之間的相似度進行度量的操作。

（二）知識卡片

將某一電商產品的所有特點通過圖數據模型的方式可以呈現在某一載體上，例如卡片一類易攜帶，體積小的物品，可以更加快捷方便，并且直觀地讓人們能夠了解到某一個產品的全面的屬性特征，從而獲取自己渴望的信息。

（三）聚類

通過圖數據模型的分析可以判斷出商品之間的相似程度，同時也可以通過商品之間的屬性特征將不同的商品歸為相應的類別，從而達到聚類的效果。例如鞋子，可以通過刻畫鞋子本身包含的科技，配色或者是它所代表的意義可以把帶有緩震的輕量化鞋子歸納入運動鞋，板鞋歸入休閑鞋，等等類別，以一定的標準和憑借著物品所特有的屬性將他們歸入相應的類別。

（四）根據用戶購買的信息預測可能在下階段購買的商品

類似于目前已有的推薦算法，通過商品之間的屬性分析出用戶對于某一特征屬性的感興趣程度，并找出不同屬性之間的關聯以及影響，再利用通過圖數據模型分析推算出的相應特征在數據庫中匹配相關聯或者是相似的產品，從而預測可能在下階段購買的產品為用戶接下來的購買提供具有類似屬性產品的推薦。

（五）利用知識挖掘對圖內的節點進行關系挖掘

例如在世界杯期間，啤酒與紙尿褲的銷售量都發生明顯上升，經過調查研究發現是丈夫為了讓妻子支持自己喝啤酒，看球，選擇多承擔一些家務，因此多買了些紙尿褲。從而導致了啤酒和紙尿褲的銷售量都明顯上升的現象。

觀察不同商品成本或者銷售量之間的關系，使用圖數據模型分析每個產品內部的所有特征屬性，通過不同商品的屬性之間的聯系，來進一步挖掘不同商品之間存在的關聯。

（六）不同商品間的比較參考

在購買商品的時候，顧客們通常需要橫向比較不同商品之間的各種屬性特征，而構建圖數據模型將目的商品的所有重要的商品數據信息呈現出來，歸納所有顧客可能關注的商品信息，從而幫助顧客們通過快速地得知那些屬性需要側重關注，使比商品較更加全面、有效。

五、總結

本研究以網絡購物盛行為背景，對于電商產品提出圖數據模型這一概念，通過搜集歸納特定電商產品的屬性，將屬性進行整合，并且以筆記本電腦為例，選擇一些關鍵的屬性，例如顯卡，屏占比，以構建關于筆記本電腦的圖數據模型。由舉例說明來形象地闡明圖數據模型如何構建，以及通過圖表與文字并用地方式最直觀地反映圖數據模型在用戶購買電商產品時的參考作用，也在產品關聯與對比上有一定的價值。

圖數據模型的構建并不僅僅局限于對于電商產品的分析，還可以在許多其他商品上有所應用。同時也可以將多個相關產品同時分析，構建圖數據模型，并分析兩種產品之間屬性的重合度，來研究不同物品之間的相似度。另外，圖數據模型的完善以及擴大后期研究進一步探討。