深入浅出通过案例理解知识图谱

美团大脑——百科全书式知识图谱（Encyclopedia Knowledge Graph）

给大家介绍一下 Encyclopedia Knowledge Graph。这是美团的知识图谱项目——美团大脑。

美团大脑是什么？美团大脑是我们正在构建中的一个全球最大的餐饮娱乐知识图谱。我们希望能够充分地挖掘关联美团点评各个业务场景里的公开数据，比如说我们有累计 40 亿的用户评价，超过 10 万条个性化标签，遍布全球的 3000 多万商户以及超过 1.4 亿的店菜，我们还定义了 20 级细粒度的情感分析。

我们希望能够充分挖掘出这些元素之间的关联，构建出一个知识的“大脑”，用它来提供更加智能的生活服务。

我们简单地介绍一下美团大脑是如何进行构建的。我们会使用 Language Model（统计语言模型）、Topic Model（主题生成模型） 以及 Deep Learning Model（深度学习模型） 等各种模型，希望能够做到商家标签的挖掘，菜品标签的挖掘和情感分析的挖掘等等。

为了挖掘商户标签，首先我们要让机器去阅读评论。我们使用了无监督和有监督的深度学习模型。

无监督模型我们主要用了LDA，它的特点是成本比较低，无需标注的数据。当然，它准确性会比较不可控，同时对挖掘出来的标签我们还需要进行人工的筛选。至于有监督的深度学习模型，那么我们用了 LSTM，它的特点是需要比较大量的标注数据。

通过这两种模型挖掘出来的标签，我们会再加上知识图谱里面的一些推理，最终构建出商户的标签。

如果这个商户有很多的评价，都是围绕着宝宝椅、带娃吃饭、儿童套餐等话题，那么我们就可以得出很多关于这个商户的标签。比如说我们可以知道它是一个亲子餐厅，它的环境比较别致，服务也比较热情。

下面介绍一下我们如何对菜品进行标签的挖掘？我们使用了 Bi-LSTM 以及 CRF 模型。比如说从这个评论里面我们就可以抽取出这样的 Entity，再通过与其他的一些菜谱网站做一些关联，我们就可以得到它的食材、烹饪方法、口味等信息，这样我们就为每一个店菜挖掘出了非常丰富的口味标签、食材标签等各种各样的标签。

下面再简单介绍一下，我们如何进行评论数据的情感挖掘。我们用的是 CNN+LSTM 的模型，对于每一个用户的评价我们都能够分析出他的一些情感的倾向。同时我们也正在做细粒度的情感分析，我们希望能够通过用户短短的评价，分析出他在不同的维度，比如说交通、环境、卫生、菜品、口味等方面的不同的情感分析的结果。值得一提的是，这种细粒度的情感分析结果，目前在全世界范围内都没有很好的解决办法，但是美团大脑已经迈出非常重要的一步。

下面介绍一下我们的知识图谱是如何进行落地的。目前业界知识图谱已经有非常多的成熟应用，比如搜索、推荐、问答机器人、智能助理，包括在穿戴设备、反欺诈、临床决策上都有非常好的应用。同时业界也有很多的探索，包括智能商业模式、智能市场洞察、智能会员体系等等。

如何用知识图谱来改进我们的搜索？如果大家现在打开大众点评，搜索某一个菜品时，比如说麻辣小龙虾，其实我们的机器是已经帮大家提前阅读了所有的评价，然后分析出提供这道菜品的商家，我们还会根据用户评论的情感分析结果来改进这些搜索排序。

此外，我们也将它用在商圈的个性化推荐。当大家打开大众点评时，如果你现在位于某一个商场或者商圈，那么大家很快就能够看到这个商场或者商圈的页面入口。当用户进入这个商场和商户页面时，通过知识图谱，我们就能够提供“千人千面”的个性化排序和个性化推荐。

在这背后其实使用了一个“水波”的深度学习模型，关于这个深度学习模型更详细的介绍，大家可以参见我们在 CIKM 上的一篇论文。

所有的这一切，其实还有很多的技术突破等待我们去解决。比如整个美团大脑的知识图谱在百亿的量级，这也是世界上最大的餐饮娱乐知识图谱，为了支撑这个知识图谱，我们需要去研究千亿级别的图存储和计算引擎技术。我们也正在搭建一个超大规模的 GPU 集群，来支持海量数据的深度学习算法。未来，当所有的这些技术都成熟之后，我们还希望能够为所有用户提供“智慧餐厅”和“智能助理”的体验。

最后，分享一下本次脑图，如下：

本人整理的知识图谱框架