國慶連假快到了，Skylar 和 Kristina 預計要去三天兩夜的露營，於是 Skylar 決定在購物網站採購一些露營相關的用具。他拿出事先列好的商品清單，一項一項輸入並加入購物車，過程不免有點繁瑣，無法直接輸入「露營」之後，就在一個頁面中看到所有相關用具。

他想到如果是在量販店的話，店員通常都會把相同主題的商品陳列於同一區。如果有任何需要的內容，其實也可以直接詢問店員「露營需要準備神的東西？」，通常都能夠得到完整的推薦清單。

如果購物網站也能夠如同在實體店面一樣，輸入一個特定主題，就顯示所有相關商品的話，是不是會對消費者更方便呢？甚至，是否能夠讓網站自己有對應的搜尋結果，而非需要人為建立相同主題的頁面呢？

今天，讓我們來聊聊阿里巴巴是如何做到這件事的吧！

阿里巴巴利用 product knowledge graph，建立出 AliCoCo 這套系統，使得其購物網站能夠輕易完成我們上述要求。當消費者輸入「父親節禮物」、「露營」、「海邊」等等不同主題，網站即會自動跳出相對應的主題，甚至配合當時的天氣或其他外在條件，也會生成不同推薦清單。

在討論 Alicoco 的細節之前，先來看看人類會怎麼思考。以 Skylar 的情境為例，當他在陳列「露營」的購物清單時，會先想到「戶外」和「烤肉」兩個概念，再從這三個主題分別延伸出不同商品。

• 露營 -> 桌椅、帳篷。
• 戶外 -> 考量十月的天氣，認為需要保暖衣物。若是在夏天，也許會想到泳衣。也需要運動鞋。
• 烤肉 -> 肉、奶油、烤肉架。

AliCoCo 的基本架構也如同人類的思考模式，將所有商品個別建立一個節點（node），這些節點（node）再連接到更高層次的**「分類（taxonomy）」、「原始概念（primitive concepts）」和「線上購物概念（e-commerce concepts）」**，讓我們來一ㄧ介紹。

線上購物概念（e-commerce concepts）

線上購物概念（e-commerce concepts）是一些用以描述購物情境的短句，例如「戶外烤肉」、「給祖父的聖誕節禮物」或「讓小孩保持溫暖」。

建立這些概念的原因如同上述，阿里巴巴認為消費者不一定知道自己在特定情境下需要什麼物品，若能跳脫既有的分類方式，更能助於用戶搜尋到需要的產品。

分類（taxonomy）和原始概念（primitive concepts）
為了組合較高層次的線上購物概念（e-commerce concepts），阿里巴巴需要一些較低層次的詞彙以敘述情境。舉例而言，「戶外烤肉（online barbecue）」可以拆解成「<事件：烤肉><地點：戶外><天氣：晴天>」。阿里巴巴將「烤肉」、「戶外」和「晴天」稱為原始概念（primitive concepts），再將他們分別歸類在對應的「分類（taxonomy）」下（i.e., 事件、地點和天氣）。

阿里巴巴使用的分類（taxonomy）共有 20 個主要領域（domains），如下圖直接連接 Root 節點的 20 個圓圈，有些領域（domain）會有階層式的架構，如 category、和 time。

然而，有成千上萬種產品，無論是線上購物概念（e-commerce concepts）或原始概念（primitive concepts）都不可能是人為一一標注，阿里巴巴是如何產生這些分類的呢？讓我們繼續看下去。

原始概念（primitive concepts）

產生原始概念（primitive concepts）的方式是爬蟲和文字序列標記（sequence labeling tasks），使用購物網站中消費者輸入的搜尋文字（search queries）、產品標題、使用者評價和商品介紹作為文字內容。標記模型是利用 BiLSTMCRF model 執行文字序列標記（sequence labeling tasks），輸入上述的文字內容，輸出為一連串是先定義的類別，而這些輸出都會再經過人為確認。

舉例而言，在商品介紹中的「這是宜家（Ikea）的舒適沙發」會分別被標記為：

• 宜家：品牌（brand）
• 舒適：風格（style)
• 沙發：種類（category）

至於訓練資料是如何產生？原始概念（primitive concepts）是如何對應到分類（taxonomy），使用的方法稱為上下位關係對應（hypernym discovery）。

上下位關係對應（hypernym discovery）主要有兩個方法：

1. Pattern based：利用文字本身的特性，例如 XX 褲（下位，hyponym）一定是褲子（上位，hypernym）這一個類別。
2. Projection learning：訓練一個將下位（hyponym）對應到上位（hypernym）的模型。其輸入為下位（hyponym）的 word embeddings（線上購物概念 e-commerce concepts 訓練而得），輸出為候選上位（hypernym）可能的對應分數，再選出分數最高者。

線上購物概念（e-commerce concepts）

線上購物概念（e-commerce concepts）是整套架構的核心概念，需要滿足以下幾個條件：

1. 具線上購物的概念：能夠輕易想到跟線上購物有關的情境，例如「藍色天空」或「母雞下蛋」這幾個短句，雖然是有邏輯的，但是跟線上購物無關。
2. 連貫性：整句話是有連貫性的，例如「給聖誕節的祖父禮物」不符合邏輯，應為「給祖父的聖誕節禮物」。
3. 合理的：整句話是合理的，例如「性感的嬰兒洋裝」是不合理的。
4. 清楚的：要是清楚且容易理解的，例如「給嬰兒和孩童的補充品」，這句話同時有嬰兒和孩童，較不明確
5. 正確性：整句話不能有文法錯誤

生成線上購物概念（e-commerce concepts）分為兩個階段，第一階段為候選清單產生（candidate generation），第二階段為分類（classification）。

候選清單產生（candidate generation）

產生候選清單的方式分為兩種：

1. 從消費者輸入的搜尋文字（search queries）、產品標題、使用者評價和商品介紹等等爬蟲而得

2. 使用已知的原始概念（primitive concepts）利用一些規則組合而成，例如將「地點：室外」和「事件：烤肉」組合成「室外烤肉」。其他組合的例子可參考下圖。

分類（classification）

最後，訓練一個分類器以判斷爬蟲和組合出的句子是否符合線上購物概念（e-commerce concepts）的條件，以供後續購物網站的使用。

以上為阿里巴巴如何建立出更符合使用者需求的購物網站之介紹。

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Reference:
X. Luo et al., “AliCoCo: Alibaba E-commerce Cognitive Concept Net.” arXiv, Mar. 30, 2020. Accessed: Sep. 26, 2022. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2003.13230