京东作为中国领先的电商平台，正积极推动知识图谱与生成式人工智能(AIGC)技术在其业务中的落地应用。这一融合不仅提升了电商服务的智能化水平，还依赖于数学系的核心理论作为支撑，从数据处理到模型构建，均体现了数学与计算机科学的紧密结合。
京东电商知识图谱的构建依赖于数学中的图论与概率论。图论提供了节点、边和路径的抽象框架，用于表示商品、用户和关系之间的复杂网络。例如，通过邻接矩阵和图算法，京东可以高效地实现商品推荐、欺诈检测等功能。概率论则用于处理不确定性，如基于贝叶斯网络的用户行为预测，帮助京东优化库存管理和个性化营销策略。
AIGC技术在电商场景的落地，如智能客服和内容生成，离不开数学中的线性代数、优化理论和统计学。线性代数是深度学习模型的基础，支持向量嵌入和注意力机制，使AIGC能生成流畅的产品描述或回答用户查询。优化理论则用于训练模型，通过梯度下降等方法最小化损失函数，提升AIGC生成的准确性和效率。统计学在数据预处理和模型评估中发挥关键作用，确保AIGC输出的内容符合用户需求，同时减少偏差。
京东将知识图谱与AIGC结合，进一步强化了电商生态。例如，知识图谱为AIGC提供结构化背景知识，使生成内容更精准；而AIGC则能动态扩展知识图谱，从用户反馈中学习新关系。这一过程涉及数学中的信息论和博弈论，帮助系统在复杂环境中实现自适应优化。
数学系的理论为京东电商知识图谱与AIGC的落地提供了坚实基石。随着数学与AI技术的深度交叉，京东有望在供应链优化、虚拟助手等领域实现更多创新，推动电商行业迈向更智能的未来。
