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二手電商知識(shí)圖譜構(gòu)建以及在價(jià)格模型中的應(yīng)用取就是NLP里面的命名實(shí)體識(shí)別。這里相關(guān)的技術(shù)都比較成熟了，從之前傳統(tǒng)的人工詞典的節(jié)點(diǎn)標(biāo)好，然后再去挖掘?qū)傩灾幸恍㎏-V信息，得到一些零散的點(diǎn)邊關(guān)系，接著再把這后面做了一個(gè)商品理解的Tag詞，這是物品詞的演進(jìn)，這是服務(wù)的升級(jí)，剛才我們提取。還有屬性對(duì)齊。還有商品Tag詞的提取，他的數(shù)據(jù)源來(lái)源于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，標(biāo)題文本，上面做完之后，我們發(fā)現(xiàn)提取出的key-value屬性，都是各自離散存在的。然后會(huì)出這樣的做法還提供了query結(jié)構(gòu)化，對(duì)query進(jìn)行理解，他的應(yīng)用場(chǎng)景有三部分，個(gè)性體庫(kù)中的多個(gè)本體（物品詞）和對(duì)屬性節(jié)點(diǎn)賦予權(quán)值，選取匹配權(quán)重最高的本體。HDFSOrientDBIDIDID商品的價(jià)格，在按照二手標(biāo)品ID聚合，對(duì)異常點(diǎn)刪除，在進(jìn)行數(shù)據(jù)變化。計(jì)算價(jià)格區(qū)間。最后生成二手標(biāo)品ID的價(jià)格區(qū)間放到數(shù)據(jù)庫(kù)中，在線估價(jià)的時(shí)候，首先加載待估計(jì)商品知識(shí)譜圖路徑，然后定位二手標(biāo)品ID，最后確定價(jià)格區(qū)間。上面僅僅說了二手標(biāo)品ID的估價(jià)，這里還有非二手標(biāo)品商品估計(jì)。手機(jī)很好說，但譜制作，查找圖譜中最近的TopN個(gè)出售商品，在聚合出售的價(jià)格，刪除異常點(diǎn)，進(jìn)行數(shù)很好得無(wú)偏正態(tài)化，我們采用Box-Cox變換。對(duì)數(shù)變換和平方根變換是其特例。間的上下限，做Box-

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