图计算识别欺诈

为欺诈的案例数/识别为欺诈的案例总数），以衡量系统的准确性，降低因误报导致的不必要的调查成本。模型优化根据评估结果，对图数据分析模型和风险评分模型进行优化。系统性能优化定期对图数据存储和计算系统进行性能评估，优化存储架构和查询算法，以提高系统的实时性和处理能力。反欺诈图数据解决方案是利用图数据技术来识别和防范欺诈行为的一套综合策略，以下是详细内容：一、数据收集与整合数据源确定内部数据源：包括企业或机构自身的交易系统、客户关系管理系统、账户管理系统等。从这索引。三、图数据分析与建模关联分析实体关联挖掘：通过图遍历算法（如深度优先搜索、广度优先搜索）来挖掘实体之间的潜在关联。交易链路分析：分析资金的流动链路，识别异常的交易路径。模式识别欺诈模式定义：根据欺诈案例进行对比，计算反欺诈系统的准确率（正确识别的欺诈案例数/识别为欺诈的案例总数）和召回率（正确识别的欺诈案例数/实际欺诈案例总数），以评估系统对欺诈行为的识别能力。误报率：计算误报率（错误识别历史欺诈案例和行业经验，定义常见的欺诈模式。如团伙欺诈模式（多个关联账户协同作案）、虚假身份欺诈模式（使用伪造身份开设账户进行交易）等。基于图算法的模式匹配：利用图匹配算法（如子图同构算法）在图数据中

账户、拦截交易等，有效阻止欺诈行为的发生。三、图计算技术反欺诈的显著成效（一）提升欺诈识别准确率据相关研究和实践案例表明，采用图计算技术的反欺诈系统，能够将欺诈识别准确率提高20%-50%。以某知名金融机构为例，引入图计算技术后，成功识别出了以往被忽视的复杂欺诈网络，每月拦截的欺诈交易金额大幅增加，有效降低了机构的经济损失。（二）缩短响应时间传统反欺诈系统在处理复杂的欺诈场景时，往往需要较长时间进行数据收集和分析。而图计算技术的实时性，使得反欺诈系统能够在秒级甚至毫秒级内对欺诈行为做出响应。在电商行业的促销活动中，大量交易瞬间涌入，图计算技术能够快速识别出其中的刷单、虚假交易等欺诈行为，及时进行处理，保障了活动的公平性和商家的利益。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

智能反欺诈是指利用人工智能技术和算法来预测、识别和防止各类欺诈行为的一种方法。智能反欺诈系统可以通过分析大量的数据和模式识别来检测潜在的欺诈行为，提高欺诈识别的准确性和效率。智能反欺诈系统通常采用以下技术和：数据分析和挖掘：通过对历史数据和用户行为数据进行分析和挖掘，发现异常模式和规律，从而识别潜在的欺诈行为。机器学习和深度学习：通过建立欺诈模型，利用机器学习和深度学习算法对数据进行训练和预测等，进行综合分析和综合判断，提高欺诈识别全面性和准确性。数据联动和共享：将不同机构和平台的欺诈数据进行联动和共享，形成更加全面和有力的反欺诈网络，提高欺诈行为的识别和防范效果。智能反欺诈系统可以应用于各个领域，如金融、电商、保险、电信等，帮助机构和企业降低欺诈风险，保护用户资产和信息安全。，提高欺诈检测的准确性和自动化程度。实时监测和预警：通过实时监测用户行为和交易数据，及时发现异常情况并进行预警，以防止欺诈行为的发生或扩大。多维度分析：结合不同维度的数据，如身份信息、地理位置、设备指纹

反欺诈分析是一种利用技术手段来识别和预防欺诈行为的方法。它通过分析和比对数据以及利用机器学习和人工智能等技术，识别和预测潜在的欺诈行为，从而保护用户的利益。应用反欺诈分析被广泛应用于多个行业，尤其是在金融、电子商务和支付领域。以下是一些典型的应用场景：金融机构的反欺诈监控银行和支付机构经常面临来自黑客、诈骗团伙的攻击。通过建立反欺诈风控模型，金融机构可以实时监控用户交易行为，识别出异常行为。电商，识别出不正常的游戏行为，如通过外挂进行作弊等。技术反欺诈分析技术涉及多个领域，包括数据挖掘、机器学习、统计学、数据库等。以下是一些关键技术：数据收集与预处理数据是风控模型构建的基础，收集的数据种类繁多控模型有决策树、支持向量机（SVM）、神经网络、随机森林等。根据不同的应用场景和数据特点，选择合适的模型，并对其进行训练，以提高其识别欺诈行为的准确性。模型评估与优化在训练完成后，需要对模型进行评估平台的支付风险管理对于电商平台来说，支付环节的安全性至关重要。利用反欺诈风控模型，可以对每一笔支付交易进行分析，判断是否存在欺诈风险。保险行业的欺诈防控在保险行业，虚假理赔是一个普遍存在的风险。通过反

规则校验，可以快速地对大量数据进行初步筛选，识别出潜在的欺诈行为。图指标分析是通过计算图中的各种指标来评估节点或边的风险程度。这些指标可以包括节点的度（即与该节点相连的边的数量）、节点的中心性、边的识别出团伙欺诈的蛛丝马迹。即使偶尔发现个别异常行为，也难以将其与整个团伙的欺诈活动联系起来，从而无法做到连根拔起，导致欺诈行为屡禁不止。图数据库：反欺诈的“秘密武器”在传统反欺诈手段陷入困境之时，图，快速识别出这可能是一笔欺诈交易，及时发出预警，为金融机构和用户挽回损失。图数据库之所以能够在反欺诈领域发挥如此重要的作用，还得益于其高效的查询性能。与传统数据库不同，图数据库采用了独特的索引自由邻接技术是将机器学习算法应用于图数据的分析方法。它可以自动学习图中的特征和模式，识别潜在的欺诈行为。图机器学习算法包括图神经网络（GNN）、图注意力网络（GAT）等。这些算法可以对图中的节点和边进行特征提取和表示学习，从而实现对欺诈行为的准确识别。在信用卡套现欺诈检测中，利用图神经网络可以学习到信用卡用户、商户、交易之间的复杂关系，从而准确地判断出是否存在套现行为。显著优势图数据库在反欺诈场景中展现出

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的物品。金融欺诈检测：图计算可以用于检测与金融欺诈相关的模式。这个过程涉及到识别被欺骗者和欺骗者之间的不正当联系，以及预测或避免未来的欺骗行为。物流优化：对于物流系统，图计算可以用于识别货物之间的联系，预测运输路径、时间和成本，从而实现物流优化。此外，它可以用于跟踪货物的状态和位置，以便更好地管理供应链。图计算可以在多个图计算（GraphComputing），也叫图形处理，指的是一种处理图数据结构的计算模型，用于描述节点和节点之间的关系和链接。在图计算中，节点通常表示数据或实体，而边或边缘表示它们之间的关系。图计算的主要任务是分析、处理和表示这些数据，以更好地理解它们之间的复杂关联。图计算应用场景图计算常用于表示和解决节点之间的关系，其中图包含节点和它们之间的连边。这种计算可以用于以下应用场景：社交网络分析：在社交网络中，人们通过朋友、家庭和工作联系彼此相互关联。图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，以及人们之间的潜在相似性。推荐引擎：使用图算技术来解决推荐问题。通过将用户和物品表示

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（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、路径查找、中心性分析等多种图分析任务。应用领域社交网络分析：分析用户之间的关系，挖掘潜在的社区结构、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

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级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法;支持标准图查询语言并兼容openCypher,并具备2D/3D图展示能力,可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析

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

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture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。

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；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；入选著名咨询机构Gartner《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》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...