图计算 图挖掘

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图计算,什么是图计算?
节点和边,来发现节点之间的关联信息以及整个图的结构特征,从而实现对问题的分析和解决。用的图计算工具能够较容易地进行图分析并发现隐藏的结构信息和规律。随着大数据技术的不断发展,图计算在数据挖掘和机器学习图计算指以图(对象之间关联关系)作为数据模型来表达问题并予以解决的过程。图计算在解决许多关系型问题时具有显著的优势,例如社交网络分析、推荐系统、路线规划、网络安全等领域。图计算的本质是通过遍历图中的等方面的应用也越来越广泛图计算主要分为两种模型:基于顶点的模型和基于边的模型。基于点的模型将节点作为数据单位,针对每个节点进行计算。该模型先对每个节点进行计算,然后更新其邻居节点的状态并重复迭代,直到的所有边。基于边的模型优势在于能够更精确地控制计算过程中的信息流动,适用于某些特定的图计算任务。星环分布式图数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库,提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的图分析
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图计算引擎
(DFS)或广度优先搜索(BFS)等算法,遍历图中的节点和边,计算出符合特定条件的路径和节点,可用于查找特定路径、搜索特定节点等操作。图计算:在遍历的基础上,对图进行聚合、统计、路径分析等计算操作,挖掘定义与背景图计算引擎是一种专门用于处理图数据的软件系统,能够高效地存储、查询、分析和可视化图数据。随着大数据的增长和复杂网络数据结构的普遍应用,传统数据库在处理复杂关系数据时面临挑战,图计算引擎应运而生,成为数据科学和人工智能领域处理图数据的重要工具。核心功能图嵌入:将图中的节点和边转换为低维向量,以便进行深度学习模型的训练和预测,有助于挖掘图数据中的潜在特征和关系。图遍历:通过深度优先搜索出有用的信息,例如计算节点的度数、路径长度、最短路径等。关键特点高效的数据存储与访问:能够存储和访问图结构数据,支持邻接表、邻接矩阵等多种存储格式,根据不同的应用场景选择合适的存储方式,提高数据访问效率。分布式并行处理:利用分布式计算技术,将图数据分割成小块,分配给不同的节点进行并行计算,大大提高了计算速度和处理能力,能够高效地处理大规模图数据。图形算法支持:提供丰富的图形算法库,支持社区发现、路径

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图计算,什么是图计算?
图计算指的是使用图数据结构和图算法来解决复杂问题的计算方法。通常用于处理关系型数据,如交网络、地图、网络拓扑等。图计算的主要目标是发现图中的模式、群组和其他有价值的信息。图计算常见的算法包括深度优先搜索、广度优先搜索、短路径算法、小生成树算法、大流算法、匹配算法、社区发现算法等。这些算法可以帮助用户发现图中的模式和关系,并从中提取有用的信息。在近年来,图计算得到了广泛的应用,包括社交网络分析、风险管理、医疗和生物信息学等领域。通常,图计算需要使用专门的图计算工具和平台。这些工具为用户提供了一个好的图计算环境,以便于用户更好的理解和分析数据。星环分布式图数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库,提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据、知识图谱等应用。凭借优异的产品性能和出色的落地表现,StellarDB获得了多家行业权威机构认可,中国信通院重磅发布的2022大数据十大关键词,星环科技作为图计算平台国内代表厂商入选信通院“图计算平台

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图数据库之图存储、图查询和图计算
起来,使其能够快速响应复杂关联查询。图存储、图查询和图计算是图数据库的核心能力。图存储:图数据库的核心组件之一,负责数据的持久化存储。图存储是将数据以图的方式进行组织和存储,以实现更高效的数据管理和查询。图查询:图查询是指以图的方式对数据进行查询和访问。在图数据库中,查询操作可以通过对图中的顶点和边进行搜索、过滤和聚合等操作来实现。图查询语言通常基于图形遍历算法。图计算:图计算是指以图作为数据模型来表达问题并予以解决的过程。通过将问题转化为图模型,图计算可以更直观地表示对象之间的关系,从而获得以往用扁平化的视角很难得到的结果。图计算系统软件通常以分布式架构实现,支持大规模数据的处理和分析。图数据库是一种以图这种数据结构为基础的数据库管理系统。图由节点和关系组成,节点代表实体,关系代表实体间的关联方式。图数据库以高效存储和查询图数据为设计原理,将数据间的关系和数据本身同样重要地存储

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图关联,图计算相关服务
数据、数据库中提取和整合知识,挖掘实体之间的潜在关系。在智能问答系统中,知识图谱结合图计算能够快速理解用户的问题,准确地从知识图谱中检索和推理出答案,为用户提供高质量的服务。解锁图关联与图计算:数据世界的“关系密码”从陌生到熟悉:认识图关联与图计算图关联是一种描述数据之间相互关系的方式,它将数据看作一个个节点,而节点之间的联系则用边来表示。以社交网络为例,每一个用户就是一个节点,用户之间的好友关系、关注关系等就是连接节点的边。通过图关联,我们能清晰地看到用户之间错综复杂的社交网络,从而深入了解用户的社交行为和社交结构。再谈谈图计算,它是基于图关联的数据结构,对图中的节点和边进行各种计算和分析的技术。图计算的目的是从图数据中提取有价值的信息,发现数据之间的潜在模式和规律。比如在搜索引擎中,图计算可以通过分析网页之间的链接关系(即图中的边),来评估网页的重要性和相关性,从而为用户提供更精准的搜索结果。图关联:挖掘数据背后的隐藏关系(一)图关联是什么图关联,从本质上来说,是一种用图的结构来表示和分析事物之间复杂关系的方法。在图关联中,我们将每个需要研究的对象抽象为

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图计算技术在反欺诈场景的应用
用户、交易、设备等;边则表示实体之间的关系,像交易关联、社交关系、设备登录关系等。通过对图结构的遍历、挖掘和分析,图计算技术能够发现隐藏在数据背后的复杂关系和模式。(二)传统反欺诈的困境以往的反欺诈方法多图计算技术:反欺诈战场上的秘密武器在数字化浪潮中,金融、电商等行业的线上业务蓬勃发展,与此同时,欺诈行为也愈发猖獗。传统的反欺诈手段在面对日益复杂多变的欺诈网络时,逐渐显得力不从心。而图计算技术的兴起,为反欺诈领域带来了新的曙光,成为精准打击欺诈行为的有力武器。一、图计算技术与反欺诈的初次邂逅(一)何为图计算图计算技术是一种基于图数据结构进行数据处理和分析的技术。在图中,节点代表实体,比如中,传统方法可能仅关注单笔交易的金额、时间等属性,而忽略了交易背后的用户关系网络、资金流向网络等重要信息。二、图计算技术在反欺诈场景中的实战应用(一)构建关系图谱,洞察欺诈网络在反欺诈场景中,首先要信誉用户互动、处于欺诈网络核心位置的节点,其重要性得分会较高,从而被标记为重点关注对象。(三)实时监测与预警,及时拦截欺诈图计算技术具备实时处理能力,能够对不断产生的交易数据进行实时分析。当新的交易数据

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图计算厂商
作为一家致力于打造企业级大数据基础软件的领军厂商,星环科技在图计算领域深耕多年。自主研发的分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,可以存储和分析海量图数据,支持原生图开放性等方面也进行了全面的升级。这些升级为用户提供了更快、更高效地挖掘海量数据互联价值的能力。在海量关联图数据存储方面,StellarDB解决了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询的难题,通过集群发布了2022大数据十大关键词,星环科技作为图计算平台国内代表厂商入选信通院“图计算平台”关键词图谱。此外,星环科技还通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评。星环科技也在全球著名咨询机构Gartner的《图数据库管理系统市场指南》中被列为全球代表厂商。此前,星环科技还入选了《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》等报告。星环科技在图计算领域表现出色,StellarDB产品已经成为企业获取海量数据价值的有力工具,为推动大数据应用发挥了巨大作用。存储结构,具备毫秒级点边查询能力和10+层的深度链路分析能力,以及流畅的数据2D和3D展示能力。StellarDB在数据导入、多跳查询和图算法性能等方面实现了数倍的升级,同时在易用性、安全性、运维管理、和

的应用图挖掘是指从图数据中提取有价值的信息或模式,例如社区发现、节点分类、链路预测等。在国内,图挖掘技术的研究和应用主要集中在高校、科研机构以及部分技术驱动的企业。在学术界,许多高校的计算机学院或数据合作。此外,部分云计算厂商也推出了图计算服务,降低了企业使用图技术的门槛。总的来说,国内在图数据库和图挖掘领域已经涌现出一批优秀的团队和公司,他们在技术研发和实际应用中取得了显著成果。随着图技术的普及,这一领域的发展潜力将更加值得期待。国内有哪些公司/团队在图数据库、图挖掘方面做的比较好?图数据库和图挖掘是近年来大数据和人工智能领域的热门方向。随着社交网络、金融风控、知识图谱等应用的快速发展,图技术因其强大的关联分析能力受到广泛现出色,能够支持千亿级节点的存储和毫秒级查询。此外,部分团队专注于图数据库的底层优化,例如在存储引擎、查询语言、分布式架构等方面进行创新,使得国产图数据库在性能上逐步接近甚至超越国际同类产品。图挖掘技术科学实验室都在开展图挖掘相关的研究。例如,一些团队专注于图神经网络(GNN)的算法优化,使其在推荐系统、欺诈检测等任务中表现更优。此外,部分科研机构与产业界合作,将图挖掘技术应用于智慧城市、医疗健康等

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图计算平台
图计算平台是一种用于进行图计算的工具和框架,通过对一组对象(顶点)及其关系(边)进行建模,能够直观、自然地表示现实世界中各种实体对象以及它们之间的关系。图计算平台通常用于处理大规模、高并发、实时更新的图数据,可以高效地进行复杂的数据分析、挖掘、推理等工作,被广泛应用于社交网络、金融风控、智能交通、供应链优化、公共安全等领域。星环分布式图数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库,提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的优异的产品性能和出色的落地表现,StellarDB获得了多家行业权威机构认可,中国信通院重磅发布的2022大数据十大关键词,星环科技作为图计算平台国内代表厂商入选信通院“图计算平台”关键词图谱。此前更是通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评。同时在全球著名咨询机构Gartner近日发布的《图数据库管理系统市场指南》中,星环科技也被列为图数据库管理系统全球代表厂商。该报告对图数据库

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图数据库图计算
能面临挑战。图计算:挖掘关系网络中的深层价值图计算是在图结构数据上进行的大规模并行计算。它不仅仅关注单个节点或边的属性,更着眼于整个图结构的模式、趋势和异常。图计算算法能够揭示隐藏在复杂关系网络中的洞见图数据库与图计算:连接数据的新范式在信息爆炸的时代,数据之间的关系往往比数据本身更有价值。图数据库与图计算技术应运而生,为我们提供了一种以关系为中心的数据处理方式,正在重塑多个领域的数据分析模式。图。大规模图计算面临的主要挑战是如何高效处理包含数十亿节点和边的图。分布式图计算框架通过将图分割到多台机器上并行处理来解决这一问题,同时需要精心设计以减少机器间的通信开销。技术实现与优化现代图数据库和计算表达图模式匹配和遍历操作。这些语言通常比传统SQL更简洁地表达复杂的多跳查询。在计算优化上,内存计算、压缩技术和并行处理策略大大提高了大规模图处理的效率。一些系统还采用了增量计算技术,只重新计算图中发生变化的部分,而非整个图。随着数据互联程度的不断提高,图数据库和图计算技术的重要性将持续增长。它们不仅提供了一种高效处理关联数据的方法,更代表了一种以关系为中心的思维方式,为我们理解复杂系统提供了新的视角和工具。
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分布式隐私计算平台
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...

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数据要素安全流通服务
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国产化替代升级实践
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常见的图数据库应用场景有哪些?
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...

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图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

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什么是时空数据库?
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

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银行图数据库应用场景有哪些?
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...

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金融、医疗知识图谱平台
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