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盒马鲜生是阿里巴巴对线下超市完全重构的新零售业态。盒马既是超市也是餐饮店还是菜市场。消费者可到店购买也可以在盒马App下单。而盒马最大的特点之一就是快速配送门店附近3公里范围内30分钟送货上门。
盒马鲜生基于门店、人群、商品、食材、菜谱等数据以及相互间的关联关系数据借助阿里云图数据库GDB构建了商品图谱知识引擎。用于优化菜谱搭配、生鲜搭配、以及标品搭配等沉淀盒马图谱数据完善盒马推荐和导购能力提升转化率。
经过近几年高速增长目前规模已经成型。摆在当下更重要的事情是需加强商品数字化建设完善商品管理体系使各个链路向垂直化、精细化运营进而升级为数据和技术驱动的新零售平台。而如何借助门店、消费人群、商品、食材、菜谱间数以亿计的海量关联关系数据构建商品图谱并进一步为终端客户提供智能推荐服务使客户获得方便快捷的购物体验是摆在面前的一大挑战。
图数据库在处理海量关联关系数据方面具有查询效率高模型直观编程简便的独有优势在知识图谱、推荐等领域有广泛应用非常契合盒马鲜生的商品图谱应用场景。
阿里云图数据库GDB是一款支持ACID事务兼容Gremlin和Cyper两大主流查询语言提供99.95%企业级高可用保障的全托管在线图数据库。并支持自动索引、Schema-Free、内置常用图算法完全满足盒马鲜生的需求。 图数据库GDB为盒马商品图谱知识引擎在数以亿计的海量数据中提供了毫秒级高效图查询和存储能力ACID事务使实时更新和查询数据更为便捷。在编程模型上图模型的支持比起传统数据库更加直观自动索引和Schema-Free的特性使得知识引擎在日常设计和运维方面更加轻松。 最终图数据库GDB助力盒马知识引擎实现了构建盒马知识图谱提供菜谱推荐、人群推荐、门店推荐功能。提升生鲜SKU覆盖率和准确度并提高了客单价。沉淀了盒马生鲜领域的商品标准数据为探索新的业务场景和数据服务打下基础。
历经数年盒马鲜生已逐步成长为中国领先的社区化一站式新零售体验中心而基于商品图谱知识引擎所构建的智能菜谱推荐、门店推荐等功能使用户在购物时变得更为简单快捷同时也提升了商品的下单量。面向未来盒马鲜生期望与阿里云图数据库GDB共同构建深度关联关系的分析处理能力从而为客户提供更为智能、精准的推荐和导购服务。
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