(1)你对图技术有哪些了解? 七桥问题应该是最早的图问题, 目前是通过神经网络将数据抽象为节点向量表示、分类、聚类、链接预测等图任务。
(2)主流的图数据库有哪些? Amazon Neptune:这是一种完全托管的图形数据库服务,提供了ACID属性和即时一致性的保证。它利用一个高性能的图形数据库引擎,特别适合于存储大量关系数据并进行快速查询。
Neo4j:这是一个成熟的开源图形数据库平台,广泛应用于各种领域,包括但不限于社交网络分析、欺诈检测和企业级应用。Neo4j以其高性能、可扩展性和健壮性而闻名。
Cosmos DB:这是微软提供的云原生图数据库服务,旨在帮助开发者构建和管理全球规模的知识图谱。Cosmos DB支持强大的功能,如实时分析和机器学习,以及多租户安全隔离。
AnzoGraph:这是一种大规模并行的内存中OLAP图形数据库,适用于企业数据源,并且可以部署在单节点或多节点集群上。AnzoGraph支持ACID事务属性, 并使用了W3C标准的RDF三元组和四元组数据及SPARQL
(3)图数据库与知识图谱的关系? 知识图谱以图数据库作为存储引擎,对海量信息进行智能化处理,形成大规模的知识库并进而支撑业务应用。
知识图谱中图数据库具有存储和查询两方面的技术优势: 存储方面,图数据提供了灵活的设计模式。知识图谱中存储了多样、海量的数据。在关系型数据库中所有的数据库模式都需要提前定义,后续改动代价高昂。 而图模型中,只需要重新增加模式定义, 再局部调整图数据,便可完成在原有的数据源上增加标签或添加属性。
查询方面,图数据库提供了高效的关联查询。在用图数据库存 储的知识图谱中,可以通过查询实体的边和其边上的标签(即联系) 来快速地获取与其相联系的另一实体, 省去了复杂的各种表格的关联操作,关系查询更加便捷,效率显著提高。
(4)图数据库的应用场景有哪些?
社交媒体:用于管理和查询社交数据,实现更精确的社交关系分析。
金融领域:在合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等方面发挥作用。通过图数据库分析银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等实体之间的关系,可以准确识别欺诈并降低风险。
物流和运输:管理城市、仓库、货物、运输路线等信息,进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等。
生命科学:存储和分析基因、蛋白质、代谢物等复杂数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。
推荐系统:基于用户和物品之间的关系进行个性化推荐,如拼多多的商品推荐、抖音的视频推荐等。
知识图谱:通过关联关系挖掘隐藏的联系,改进数据搜索结果,提升机器学习模型的效率和效果。
客户关系管理:构建跨设备的统一身份图,进行客户细分和群体划分,为业务系统提供推荐指导。
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