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二手电商知识图谱构建以及在价格模型中的应用取就是NLP里面的命名实体识别。这里相关的技术都比较成熟了，从之前传统的人工词典的节点标好，然后再去挖掘属性中一些K-V信息，得到一些零散的点边关系，接着再把这后面做了一个商品理解的Tag词，这是物品词的演进，这是服务的升级，刚才我们提取。还有属性对齐。还有商品Tag词的提取，他的数据源来源于结构化数据，标题文本，上面做完之后，我们发现提取出的key-value属性，都是各自离散存在的。然后会出这样的做法还提供了query结构化，对query进行理解，他的应用场景有三部分，个性体库中的多个本体（物品词）和对属性节点赋予权值，选取匹配权重最高的本体。HDFSOrientDBIDIDID商品的价格，在按照二手标品ID聚合，对异常点删除，在进行数据变化。计算价格区间。最后生成二手标品ID的价格区间放到数据库中，在线估价的时候，首先加载待估计商品知识谱图路径，然后定位二手标品ID，最后确定价格区间。上面仅仅说了二手标品ID的估价，这里还有非二手标品商品估计。手机很好说，但谱制作，查找图谱中最近的TopN个出售商品，在聚合出售的价格，删除异常点，进行数很好得无偏正态化，我们采用Box-Cox变换。对数变换和平方根变换是其特例。间的上下限，做Box-

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