图计算的应用

主要任务是分析、处理和表示这些数据,以更好地理解它们之间复杂关联。计算应用场景计算常用于表示和解决节点之间关系,其中包含节点和它们之间连边。这种计算可以用于以下应用场景:社交网络分析:在行业和场景应用,包括社交、金融、物流等。星环分布式数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发企业级分布式数据库,提供高性能存储、计算计算(GraphComputing),也叫图形处理,指的是一种处理数据结构计算模型,用于描述节点和节点之间关系和链接。在计算中,节点通常表示数据或实体,而边或边缘表示它们之间关系。计算社交网络中,人们通过朋友、家庭和工作联系彼此相互关联。计算可以分析这些关系,并预测一个人可能喜欢或不喜欢某种内容,以及人们之间潜在相似性。推荐引擎:使用算技术来解决推荐问题。通过将用户和物品表示为节点,并在它们之间创建连边,可以生成图形。此图形可以用于预测用户可能感兴趣物品。金融欺诈检测:计算可以用于检测与金融欺诈相关模式。这个过程涉及到识别被欺骗者和欺骗者之间不正当联系,以及预测或

图计算的应用 更多内容

数据资产与计算融合应用一、融合背景与意义数据资产化是企业数字化转型关键,而计算作为一种高效处理复杂关系数据技术,能够显著提升数据资产价值。通过将数据资产与计算技术相结合,企业可以更高效地管理和利用数据,实现数据驱动业务创新。二、融合应用案例全域数据融合:技术实现:采用流批一体技术架构,结合实时流计算和离线计算,实现数据快速处理和存储。计算引擎用于处理复杂用户关联关系组件中,提升数据处理灵活性和效率。拓展应用场景:探索计算在更多领域应用,如数据治理、推荐系统、知识图谱等。数据资产与计算融合应用,为企业提供了更高效、更智能数据管理和分析能力,推动了企业数字化转型进程。,显著提升了数据处理效率和准确性。金融风控:技术实现:利用计算关联分析能力,识别异常交易、洗钱行为等。例如,通过分析用户在不同金融平台行为数据,构建用户关系,识别出高风险用户群体。知识图谱构建:技术实现:基于数据库和计算引擎,将医疗数据中实体(如疾病、药物、症状)和关系(如疾病与症状关联)进行建模和存储,支持高效查询和分析。营配数据融合:技术实现:采用热重启随机梯度下降算法和余弦
近日,由DeepTech、《麻省理工科技评论》中国主办计算「世界观」线下沙龙分享会”暨《计算技术及应用发展研究报告》发布会在北京举行。各界专家齐聚一堂,共同探讨计算是如何占领大数据与AI领域下一个战略制高点。星环科技受邀出席,金融售前与解决方案部售前总监东方与多位行业大佬围绕“如何开启计算应用领域‘新版图’”进行了深度交流与探讨。东方表示,“推广计算,刚开始时候,就像拿着榔头找应用前景,关键在于理解场景要点和业务需求。”星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在计算领域深耕多年,有着深厚技术积淀和丰富实践经验。星环科技自主研发分布式数据库StellarDB发展提供了更广阔应用空间。顺势而为,乘势而上,星环科技将继续深耕数据库和知识图谱领域,内外兼修,探索出更多计算应用场景,推动行业蓬勃发展。钉子过程。是一个很好工具,相当于手上有一个榔头,但是不知道场景需求在哪,也就是钉子在哪儿。在和客户交流过程中可以明显感受到砸钉子过程是比较困难。其实知识图谱与计算技术在各行各业都有深入
中,传统方法可能仅关注单笔交易金额、时间等属性,而忽略了交易背后用户关系网络、资金流向网络等重要信息。二、计算技术在反欺诈场景中实战应用(一)构建关系图谱,洞察欺诈网络在反欺诈场景中,首先要计算技术:反欺诈战场上秘密武器在数字化浪潮中,金融、电商等行业线上业务蓬勃发展,与此同时,欺诈行为也愈发猖獗。传统反欺诈手段在面对日益复杂多变欺诈网络时,逐渐显得力不从心。而计算技术兴起,为反欺诈领域带来了新曙光,成为精准打击欺诈行为有力武器。一、计算技术与反欺诈初次邂逅(一)何为计算计算技术是一种基于数据结构进行数据处理和分析技术。在图中,节点代表实体,比如用户、交易、设备等;边则表示实体之间关系,像交易关联、社交关系、设备登录关系等。通过对结构遍历、挖掘和分析,计算技术能够发现隐藏在数据背后复杂关系和模式。(二)传统反欺诈困境以往反欺诈方法多信誉用户互动、处于欺诈网络核心位置节点,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,及时拦截欺诈计算技术具备实时处理能力,能够对不断产生交易数据进行实时分析。当新交易数据
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模式和关系,并从中提取有用信息。在近年来,计算得到了广泛应用,包括社交网络分析、知识图谱等应用。凭借优异产品性能和出色落地表现,StellarDB获得了多家行业权威机构认可,中国信通院重磅发布2022大数据十大关键词,星环科技作为计算平台国内代表厂商入选信通院“计算平台计算指的是使用数据结构和算法来解决复杂问题计算方法。通常用于处理关系型数据,如交网络、地图、网络拓扑等。计算主要目标是发现图中模式、群组和其他有价值信息。计算常见算法包括深度优先、风险管理、医疗和生物信息学等领域。通常,计算需要使用专门计算工具和平台。这些工具为用户提供了一个好计算环境,以便于用户更好理解和分析数据。星环分布式数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发企业级分布式数据库,提供高性能存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生存储,千亿点、万亿边、PB级大规模数据
等方面的应用也越来越广泛计算主要分为两种模型:基于顶点模型和基于边模型。基于点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状态并重复迭代,直到计算指以(对象之间关联关系)作为数据模型来表达问题并予以解决过程。计算在解决许多关系型问题时具有显著优势,例如社交网络分析、推荐系统、路线规划、网络安全等领域。计算本质是通过遍历图中节点和边,来发现节点之间关联信息以及整个结构特征,从而实现对问题分析和解决。用计算工具能够较容易地进行分析并发现隐藏结构信息和规律。随着大数据技术不断发展,计算在数据挖掘和机器学习满足停止条件为止。基于点模型应用广泛,如社交网络分析、路网规划、网络拓扑分析等。基于边模型将边作为数据单位,每条边都会被访问和计算。该模型在每次迭代中对每条边进行计算,在访问每个节点时都会访问节点所有边。基于边模型优势在于能够更精确地控制计算过程中信息流动,适用于某些特定计算任务。星环分布式数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技
行业资讯
计算引擎
定义与背景计算引擎是一种专门用于处理数据软件系统,能够高效地存储、查询、分析和可视化数据。随着大数据增长和复杂网络数据结构普遍应用,传统数据库在处理复杂关系数据时面临挑战,计算引擎有用信息,例如计算节点度数、路径长度、最短路径等。关键特点高效数据存储与访问:能够存储和访问结构数据,支持邻接表、邻接矩阵等多种存储格式,根据不同应用场景选择合适存储方式,提高数据访问效率(DFS)或广度优先搜索(BFS)等算法,遍历图中节点和边,计算出符合特定条件路径和节点,可用于查找特定路径、搜索特定节点等操作。计算:在遍历基础上,对进行聚合、统计、路径分析等计算操作,挖掘出。分布式并行处理:利用分布式计算技术,将数据分割成小块,分配给不同节点进行并行计算,大大提高了计算速度和处理能力,能够高效地处理大规模数据。图形算法支持:提供丰富图形算法库,支持社区发现、路径查找、中心性分析等多种分析任务。应用领域社交网络分析:分析用户之间关系,挖掘潜在社区结构、影响力中心和信息传播路径,用于用户推荐、内容推荐、社交圈子发现等。金融风控:检测欺诈行为,建立风险评估
数据关系技术趋势。当前,对数据库需求应用场景不断增多。从计算和分析数据角度来看,数据库性能比传统数据库提升了百倍以上。在金融、电信等多个领域都面临着巨大需求。基于数据关联特征和问题相似性数据库应用原理是通过查询和分析连接数据,建立关联并对海量数据进行分析和挖掘。与其他类型数据库相比,数据库具有操作便捷、数据直观、存储模式灵活和应用场景丰富等优势。因此,数据库是未来处理复杂,典型数据库应用场景包括:反欺诈、推荐引擎、知识图谱、主数据管理、地理空间分析和社交网络等。星环分布式数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发企业级分布式数据库,提供高性能存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生存储,千亿点、万亿边、PB级大规模数据存储;具备10+层深度链路分析能力,提供丰富分析算法和深度算法;支持标准查询语言并兼容openCypher,并具备2D/3D展示能力,可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。凭借优异产品性能和出色落地
行业资讯
计算平台
计算平台是一种用于进行计算工具和框架,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关系。计算平台通常用于处理大规模、高并发、实时更新数据,可以高效地进行复杂数据分析、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。星环分布式数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发企业级分布式数据库,提供高性能存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生存储,千亿点、万亿边、PB级大规模数据存储;具备10+层深度链路分析能力,提供丰富分析算法和深度算法;支持标准查询语言并兼容openCypher,并具备2D/3D展示能力,可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。凭借优异产品性能和出色落地表现,StellarDB获得了多家行业权威机构认可,中国信通院重磅发布2022大数据十大关键词,星环科技作为计算平台国内代表厂商入选信通院“计算平台”关键词图谱。此前更是
模型中,节点可以是各个路口,边是连接路口道路,通过最短路径算法,就能够计算出从一个起始路口到目标路口最短路线,为出行提供导航。(三)计算应用领域计算在众多领域都有着广泛应用,为各行业发展布局,提高网络覆盖范围和通信质量。知识图谱构建也是计算重要应用方向之一。知识图谱以形式展示了各种知识元素之间关系,如人物、事件、地点等。在构建知识图谱时,利用计算技术可以从大量文本解锁关联与计算:数据世界“关系密码”从陌生到熟悉:认识图关联与计算关联是一种描述数据之间相互关系方式,它将数据看作一个个节点,而节点之间联系则用边来表示。以社交网络为例,每一个用户就是一个节点,用户之间好友关系、关注关系等就是连接节点边。通过关联,我们能清晰地看到用户之间错综复杂社交网络,从而深入了解用户社交行为和社交结构。再谈谈计算,它是基于关联数据结构,对图中节点和边进行各种计算和分析技术。计算目的是从数据中提取有价值信息,发现数据之间潜在模式和规律。比如在搜索引擎中,计算可以通过分析网页之间链接关系(即图中边),来评估网页重要性和
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...
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...
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...
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...
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...
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...
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。
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。...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...