014 | WSDM 2018论文精读：看京东团队如何挖掘商品的替代信息和互补信息
洪亮劼
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
本周我们来精读 WSDM 的几篇论文，周一我们分享了一篇来自谷歌团队的文章，其核心是利用点击模型来对位置偏差进行更加有效的估计，从而能够学习到更好的排序算法。
今天，我们来介绍 WSDM 2018 的最佳学生论文《电子商务中可替代和互补产品的路径约束框架》（A Path-constrained Framework for Discriminating Substitutable and Complementary Products in E-commerce），这篇文章来自于京东的数据科学实验室。
作者群信息介绍
这篇论文的所有作者都来自京东大数据实验室，我们这里对几位主要作者做一个简单介绍。
第三作者任昭春（Zhaochun Ren）目前在京东数据科学实验室担任高级研发经理。他于 2016 年毕业于荷兰阿姆斯特丹大学，获得计算机博士学位，师从著名的信息检索权威马丁⋅德里杰克（Maarten de Rijke）。任昭春已经在多个国际会议和期刊上发表了多篇关于信息检索、文字归纳总结、推荐系统等多方面的论文。
第四作者汤继良（Jiliang Tang）目前是密歇根州立大学的助理教授。汤继良于 2015 年从亚利桑那州立大学毕业，获得计算机博士学位，师从著名的数据挖掘专家刘欢（Huan Liu）教授。他于 2016 年加入密歇根州立大学，这之前是雅虎研究院的科学家。汤继良是最近数据挖掘领域升起的一颗华人学术新星，目前他已经发表了 70 多篇论文，并且有四千多次的引用。
最后一位作者殷大伟（Dawei Yin）目前是京东数据科学实验室的高级总监。2016 年加入京东，之前在雅虎研究院工作，历任研究科学家和高级经理等职务。殷大伟 2013 年从里海大学（Lehigh University）获得计算机博士学位，师从信息检索领域的专家戴维森（Davison）教授。目前已经有很多高质量的研究工作发表。殷大伟和笔者是博士期间的实验室同学以及在雅虎研究院期间的同事。
论文的主要贡献
我们首先来看一下这篇文章的主要贡献，梳理清楚文章主要解决了一个什么场景下的问题。
对于工业级商品推荐系统而言，一般通过两个步骤来产生推荐结果。第一步，产生候选集合，这里主要是从海量的物品中选择出几百到几千款用户可能会购买的商品；第二步，利用复杂的机器学习模型来对所有候选集中的产品进行排序。
这篇文章主要探讨了如何能够更好地产生候选集产品，即如何更好地产生“替代品”（Substitutes）和“互补品”（Complements）来丰富用户的购买体验。
那么，什么是替代品和互补品呢？
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京东团队在WSDM 2018的最佳学生论文中提出了一种新的商品推荐系统，通过多关系学习和模糊逻辑，解决了挖掘商品替代信息和互补信息的问题。他们的模型在关系预测和排序任务上表现出显著优势，为电商领域的推荐系统提供了新的思路和方法。这篇论文的主要贡献在于提出了新的商品推荐框架，并通过实验证明了其有效性。文章介绍了作者群信息、问题及贡献、方法核心内容和实验结果，为读者提供了深入了解该研究的全面概览。同时，文章提出了思考题，引发读者对互补商品和替代商品关系的思考和讨论。
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- 雷新会不同商品不同场景下不一样，都可能是单向也都可能是双向2020-05-011
韩 * *替代商品直觉上大概率是双向关系，而“互补商品”虽然字面上体现相互关系，个人觉得更多的场景下是指代“补充”商品。比如:键盘+鼠标、刀头+刀片等，有一定的主从关系在里面。直觉上讲，当用户购买键盘时，推荐鼠标的排序应比推荐替代键盘类产品高一些，而当用户购买鼠标时，则更应该推荐替代品牌鼠标，键盘的推荐排序相较于前者应该低一些。实际操作中，还是需要通过一定的数据建模来进行优化，在最终的优化目标上体现这些区别。2019-08-14
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