美团外卖平台目前覆盖了上百万商家和上亿餐饮类商品。平台的用户体验、推荐搜索以及商品管控等都强依赖于一个覆盖全面、设计合理、信息精准的知识图谱的支撑。而餐饮类商品具有非标准化、非结构化等特点，给知识图谱的建设带来巨大的挑战。

本次演讲介绍我们通过文本、图像等多模态建模，打造了国内最大规模的美食垂类知识图谱，广泛应用在外卖的搜索、推荐以及商品管控等多个业务。

演讲提纲：

1. 知识图谱现状介绍

2. 外卖垂直邻域知识图谱方案

• schema设计
• 短文本场景下的信息抽取技术方案
• 图像处理在知识图谱构建的应用实践

3. 业务应用介绍及踩坑和爬坑经验分享

• C端应用
• B端应用

4. 未来展望

 听众受益点：

• 如何从0打造垂直领域知识图谱；
• 如何利用文本、图像等多领域技术完成知识图谱中的信息抽取。