知识图谱技术用于数据治理

知识图谱是一种用于组织和表示知识的图形数据结构。知识图谱将现实世界的实体、概念、关系和属性以图形化方式进行建模的技术知识图谱可以帮助人们更好地理解和获取知识,从而进行智能推理、问题解答和决策支持等多种应用。知识图谱工具是用于创建、管理和查询知识图谱的软件工具。知识图谱工具通常提供一系列功能,包括知识图谱的建模、数据导入、查询与分析等。知识图谱工具可以帮助用户使用图形化界面或编程接口来操作和使用知识图谱,从而实现对知识图谱的有效管理和利用。星环知识图谱平台-Sophon星环科技在知识图谱领域深耕多年,有着深厚的技术沉淀和积累,自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期,集知识出发,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。知识图谱的目的在于将结构化数据、非结构化数据以及这些数据、实体之间的关联关系进行存储和表达。星环科技近期也推出了结合知识图谱、图数据库和向量大模型的问答系统,企业基于具体的行业知识语料,可快速构建更精通特定行业知识的领域大模型,打造具备高效人机交互的业务应用。在赋予大模型拥有“长期记忆”的同时

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知识图谱管理平台是一种用于构建、管理、查询和可视化知识图谱技术工具。帮助企业和机构将分散的数据、文本和图像信息融合成一个连贯的知识图谱,并利用这个图谱提供智能化的推荐、搜索和自动化决策支持功能、金融风险管理、智能出行等领域。知识图谱管理平台与传统的关系型数据库之间有很大的区别。传统的关系型数据库是基于表的结构,而知识图谱则是基于图的结构,它更适用于表示实体之间的关系和语义上的相似性。在知识图谱知识图谱管理平台通常包含数据采集、实体识别、关系抽取、图谱构建、图谱存储和查询等功能,同时提供统一的数据接口和开放的API,方便应用开发人员在基础上进行二次开发和扩展。知识图谱管理平台主要的作用是将分散数据组织成一个有意义的整体,该整体可以在各种用中复用,包括自然语言处理、数据分析、智能推荐和机器学习等领域。此外,知识图谱管理平台还可以帮助企业构建自己的知识图谱应用系统,例如企业知识管理、电子商务中,每个实体都是一个节点,每个关系则是一个有向边,这种图结构的表示方式可以更好地捕捉实体之间的复杂关系和上下文。知识图谱管理平台是一个数据驱动的、语义学导向的工具,可以帮助企业更好地管理和利用分散的
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知识图谱技术
什么是知识图谱技术知识图谱技术是指知识图谱建立和应用的技术,是融合认知计算、知识表示与推理、信息检索与抽取、自然语言处理与语义Web、数据挖掘与机器学习等方向的交叉研究。知识图谱技术以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系,将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。知识图谱技术的应用场景知识图谱技术的应用场景非常广泛,包括但不,助理可以获取大量的背景知识,并基于此为用户提供个性化、针对性的服务。企业知识管理:知识图谱可以用于构建企业知识管理系统,帮助企业更好地整理、管理和应用内部知识和信息。金融风控和反欺诈:知识图谱可以用于构建风险评估和反欺诈系统。通过分析和链接不同实体之间的关系,知识图谱可以帮助发现潜在的风险、欺诈行为和异常模式,提供更可靠的风险评估和预警。物联网:知识图谱可以用于在物联网环境中管理和推理设备科技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
知识图谱技术是一种用于构建知识图谱技术,它依托大数据、自然语言处理、机器学习技术,从结构化、半结构化和非结构化数据中提取实体、属性、关系等信息,用于描述现实世界中的事物、概念和关系,并以图谱形式准确和可靠的数据支撑。知识图谱技术在许多领域都有重要的应用,其中包括搜索引擎、智能客服、智能推荐、语义分析和数据挖掘等领域。由于人工智能技术的不断发展,相信知识图谱技术的应用前将越来越广阔。星环知识图谱展示。知识图谱的主要应用包括:搜索引擎:知识图谱技术可以为搜索引擎提供更加准确的搜索结果。搜索引擎可以利用知识图谱中的实体和关系来理解用户的查询意图,从而提供更加精准和相关的搜索结果。智能客服:知识图谱技术可以帮助智能客服系统更好地理解用户的问题,从而提供更加准确和合适的回答。知识图谱可以将不同的领域知识整合起来,建立复杂的问题与答案之间的匹配关系。语义分析:知识图谱可以帮助计算机对自然语言进行语义关系映射到知识图谱中,从而提供更加个性化和准确的推荐。数据挖掘:知识图谱可以帮助挖掘数据中的隐藏关系。通过将不同数据源中的信息整合到知识图谱中,可以发现实体之间更加复杂的关系和模式,为商业分析提供更加
非常广泛,可用于各种领域的信息流和知识管理,例如企业知识管理、医疗卫生、语义网、智能搜索、自然语言理解等。知识图谱管理系统已成为数据处理、知识管理和智能应用领域的重要技术。星环知识图谱平台知识图谱管理系统是一种用于构建、维护和查询知识图谱的软件系统。它通常由从不同数据源收集和集成数据数据抽取模块、将转换为可理解的知识表示的知识表示模块、以及支持查询和推理的查询和推理模块组成。知识图谱管理系统通常提供一组工具,使用户可以展示和分析知识图谱,例如数据可视化、统计分析、文本挖掘和器学习。知识图谱管理系统应用于诸如数据集成、数据挖掘、智能搜索和自然语言处理等领域。知识图谱管理系统的功能通常包括以下方面:数据获取和集成:从不同数据源获取数据,并将其转为知识图谱中的可理解形式。知识表示:将获取的数据映射到知识图谱中的实体和关系,并生成相应的本体或模式。知识存储:将产生的知识图谱存储在数据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
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知识图谱 软件
知识图谱软件是用于构建、存储、管理和分析知识图谱的工具。知识图谱软件可以帮助用户将各种形式的知识组织成高可互操作的图形结构,并提供先进的查询和数据分析功能,以便用户能够在结构化知识图谱中进行细粒度的搜索和深度的分析。星环知识图谱平台-Sophon知识图谱作为机器认知智能实现的基础之一,是人工智能的重要组成部分。星环科技在知识图谱领域深耕多年,有着深厚的技术沉淀和积累,自主研发的知识图谱平台分析。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。知识图谱的目的在于将结构化数据、非结构化数据以及这些数据、实体之间的关联关系进行存储和表达。星环科技近期也推出了结合知识图谱、图数据库和向量大模型的问答系统,企业基于具体的行业知识语料,可快速构建更精通特定行业知识的领域大模型,打造具备高效人机交互的业务应用星环科技积极参与行业共建,此前还参编了知识图谱领域首项国际标准IEEEP2807《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》、《金融领域知识图谱构建平台认证技术规范》、《医疗领域知识图谱构建平台认证技术规范》等,不断为行业规范发展建言献策。
数据挖掘是从大量数据中发现并提取有用信息的过程,其中包括处理和分析数据技术和工具。数据挖掘可以用于识别模式、关联、聚类、分类、预测等任务,以帮助人们做出决策和发现隐藏在数据中的知识知识图谱是一种人们更好地理解和利用知识数据挖掘和知识图谱可以相互结合,通过在知识图谱中应用数据挖掘技术,可以发现更多的知识和关联。数据挖掘可以帮助充和扩展知识图谱中的信息,而知识图谱可以提供更结构化和有意义的上下文信息来指导数据挖掘的过程。综合应用数据挖掘和知识图谱技术,可以进一步挖掘隐藏在数据中的知识,提供更准确和精细化的分析和应用。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款以图的形式表示知识知识库,其中包含实体、关系和属性的信息。知识图谱可以通过连接不同的实体和关系来建立知识之间的联系,以及实体之间的关联。知识图谱用于语义搜索、智能推荐、问题解答等领域,可以帮助防控、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
时序知识图谱是一个复杂且多阶段的过程,包括知识抽取、知识融合、存储与查询等环节。知识抽取技术是将数据转化为三元组的过程,可以包括实体识别、关系抽取、事件抽取等技术知识融合技术包括实体链接、关系链接、属性融合等方面的技术。时序知识图谱需要深度存储,并支持高效的查询。时序知识图谱的应用场景非常广泛,例如金融、医疗、自然语言处理等方面都有着广泛的应用。在金融领域,时序知识图谱可以应用于金融风险控制、个性化时序知识图谱是一种以时间为轴心的图谱结构,用于记录事物在时间维度上的关系和演化过程。时序知识图谱是传统知识图谱的扩展,能够更好地符合实际应用场景,挖掘出更多有用的知识。时序知识图谱中的事实被称为三元投资、智能理财等方面。在医疗领域,时序知识图谱可以应用于诊疗决策、疾病预测、药物研发等方面。在自然语言处理领域,时序知识图谱与自然语言处理的结合可以用于智能问答、信息提取等方面。时序知识图谱相关问题问:什么是时序知识图谱?时序知识图谱是一种以时间为轴心的图谱结构,用于记录事物在时间维度上的关系和演化过程。它扩展了传统知识图谱,能够更好地符合实际应用场景,挖掘出更多有用的知识。问:时序知识图谱
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知识图谱应用
知识图谱是一种结构化的数据模型,用于表示和存储各种实体之间的关系和属性。知识图谱被广泛应用于个领域,包括搜索引擎、自然语言处理、数据分析、机器学习等。以下是知识图谱的一些典型应用域:搜索引擎优化实体识别,提高自然语言处理系统的准确性和效率。推荐系统:知识图谱可以用于个性化推荐,根据用户的兴趣和行为构建用户画像,并推荐相关的产品或服务数据分析:知识图谱可以用于数据挖掘和分析,帮助用户发现数据之间管理欺诈识别、投资决策等金融应用。教育领域:知识图谱可以用于构建教育资源的智能检索系统,帮助学生和教师更好地获取和管理知识。以上只是知识图谱应用的一部分,随着技术的不断发展,将会有越来越多的领域应用到:知识图谱可以帮助搜索引擎更好地理解用户的查询意图,提供精确的搜索结果。问答系统:知识图谱可以用于构建智能问答系统,根据用户的问题从图谱中检索相关信息并给出答案。自然语言处理:知识图谱可以用于语义分析和的关联和模式。企业知识管理:知识图谱可以用于构建企业的知识库,整合和共享企业内部的知识资源。医疗健康:知识图谱可以用于构建医疗领域的专家系统,辅助医生进行诊断和治疗决策。金融领域:知识图谱可以用于风险
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知识图谱
知识图谱是一种描述实体之间关系的语义网络,它可以用于高效描述现实界中的关联关系。知识图谱可以更好地理解和利用数据,有助于信息发现、智能推荐和决策支持等方面。什么是知识图谱知识图谱是一种结构化的、半、亲属关系、地理位置关系等。知识图谱的应用场景信息检索:知识图谱可以将非结构化或半结构化的数据转化为结构化的数据,从而可以更容易地描绘和查询实体之间的关系。在搜索引擎中,知识图谱可以用于好地理解和回答价值。知识图谱是一种描述实体之间关系的语义网络,具有良好的可扩展性。知识图谱可以用于更好地理解和利用数据,并在信息检索、智能推荐和企业智能方面发挥作用。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的。知识图谱可以看作是具有语义的超链接的网络。在知识图谱中,节点代表实体/事物,例如人、公司、产品、地点等,边代表实体之间的关系。属性可以描述节点的特征,例如人的身高、公司的地址等。知识图谱可以用于描述推荐更有影响力的内容。企业智能:知识图谱可以为企业提供更好的决策支持,例如业营销决策、客户服务和产品管理。通过分析客户、产品和供应商等数据知识图谱可以帮助企业更好地理解整个业务生态系统,并从中获取更多
TranswarpDefensor是星环科技自主研发的数据安全管理平台,具备五大核心能力,包括了:敏感数据识别与分类分级,帮助企业全面梳理敏感资产,并绘制分类分级资产地图;提供数据脱敏和水印等能力,让敏感数据可以脱敏后服务业务,并在发生泄露后可以追踪溯源;能识别敏感数据操作并进行监测,能够识别流动中的敏感数据并触发对应的管理策略;大数据平台和数据库的操作审计,避免违规操作带来的数据安全风险;基于GB/T37964-2019《信息安全技术个人信息去标识化指南》《信息安全技术个人信息去标识化效果分级评估规范》实现自动化个人信息识别、去标识化以及去标识化评级,实现企业个人信息资产保护。基于以上五大核心能力,Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图,发现潜在风险,并监控企业重要数据的合规使用;同时,也能对企业敏感数据进行分类分级,通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护,防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。目前Defensor在交通、医疗、金融、高校等多个领域有落地案例。在车联网领域,随着智能化发展,云端产生了大量个人隐私数据,为了避免个人隐私泄露,防止不...
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。时空数据库典型应用场景时空数据库具有广泛的应用场景,主要涵盖以下几个方面:交通运输领域:时空数据库可以应用于公路、铁路、航空等交通模式的时空分析和智能调度,如交通拥堵预测、路况优化、航班调度等。城市规划和管理:时空数据库可以应用于城市规划、交通规划、城市公共服务等领域,通过分析城市的时空数据,提高城市运营效率和公共服务水平,如...
企业数字化转型面临跨模型开发复杂、IT架构复杂(运维复杂;运维成本高;跨平台开发成本高;容易形成数据孤岛;数据流转复杂,一致性难以保障;数据存储冗余;计算/存储资源之间存在竞争)等困难,因此需要多模型支撑,引入多模型数据库。星环科技一直致力于国产化数据库的自主研发,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB。作为一款领先的多模型数据库,ArgoDB支持关系型、搜索、文本、对象、图等10种数据模型,能够帮助用户简化系统架构、减少开发运维成本、提升用户体验和数据洞察力,满足更多复杂业务需求。ArgoDB可以替代Hadoop+MPP混合架构。支持标准SQL语法,提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等先进技术能力。通过一个ArgoDB数据库,就可以满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、AETP、联邦计算等各种需求。不同于传统方案为不同类型的数据单独部署和使用不同的数据库产品,基于星环科技ArgoDB的多模型统一技术架构,用户可以实现不同模型数据的统一存储管理,并且用户只需用一句SQL就能同时访问这3种存储模型进行联合分析,替代了之前3段代码...
高性能是图数据库重要的特点之一。与传统关系型数据库相比,图数据库在处理大规模图数据时,具有更快的读写速度和更强大的查询能力。以下是一些高性能的图数据库TranswarpStellarDB的介绍:TranswarpStellarDB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,并具备海量数据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、知识图谱等应用。高性能图数据库StellarDB的优势: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...
图数据库是一种用于存储和管理图数据的数据库,其数据模型采用图结构,由节点和边组成,并可以存储节点和边的属性,实现复杂关系的存储和查询。图数据库广泛应用于社交媒体、金融、物流、医疗、能源等领域。以下是图数据库主要应用场景:社交媒体:图数据库可以对社交网络中的关系和行为进行建模和分析,帮助社交媒体企业更好地了解用户需求和行为,实现精准定向广告和推荐。金融:图数据库可以帮助金融机构识别和预测欺诈行为、洗钱、风险管理等,从而提高金融业务的安全性和可靠性。物流:图数据库可以管理物流中的运输网络和物流信息,实现物流运输过程的可视化、实时监控和优化。医疗:图数据库可以帮助医疗机构分析医疗记录、患者病史、药品治疗效果等数据,优化医疗服务流程,支持医疗决策和疾病预测。能源:图数据库可以帮助能源企业管理能源产业链上的复杂关系和数据,提高能源效率、降低成本、控制风险。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库StellarDB,兼容openCy...
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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。平台提供多种开箱即用的工具,方便用户在隐私场景下进行数据处理、分析、特征工程等工作,并快速建立AI模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息的传输,多种加密安全手段和优异的通信架构,确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。星环科技基于隐私计算的数据流通产品支持多方AI协作,可以提供端到端的数据安全防护、隐私保护与隐私计算技术;提供基于硬件安全防护的可信计算提供卓越的联合建模能力,保障数据可用不可见;提供基于零信任架构和TEE技术,保证企业数据的安全和合规使用的能力。支持隐私查询、隐私求交、匿踪查询、横纵向学习等多种多个参与方的隐私计算场景;内置联邦风控、联邦反欺诈、联邦推荐等通用模板,帮助企业迅速借助数据流通建立个性化业务。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...
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边缘计算平台
Sophon是星环科技推出的解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端~边缘端融合计算平台,支持标准的视频和物联网协议接入,低代码的业务流程构建,高性能的数据处理和分析,企业级的云~边数据、服务治理,以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值:降低长尾应用的实施人力,降低从数据到模型,模型到应用的构建成本;改变长尾应用的落地模式,从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括:边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。智能制造方面,星环科技联合行业专家和合作伙伴,形成“平台、经验、应用”三轮驱动的服务模式,为化工、钢铁、冶金、设备制造、风电、光伏、发电等多个领域用户,提供包括数字孪生、仪表数据管理、实...
TranswarpStellarDB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,并具备海量数据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、知识图谱等应用。StellarDB优势: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...
随着全球数字化进程加速,数据资源的战略价值日益凸显,《“十四五”大数据产业发展规划》中指出:“鼓励开展数据治理相关技术、理论、工具及标准研究,培育数据治理咨询和解决方案服务能力,提升行业数据治理水平。”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,构建明日数据世界。在数据治理方面,星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面,提供数据治理解决方案,帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块,我们的愿景和目标,是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层,可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务,同时在每一次项目中,都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层,为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。未来星环科技还将一如既往发挥自身技术优势,赋能企业实现高效的数据治理...
TranswarpStellarDB是一款为企业级图应用而打造的分布式图数据库,用于快速查找数据间的关联关系,并提供强大的算法分析能力。StellarDB克服了万亿级关联图数据存储的难题,通过自定义图存储格式和集群化存储,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,在社交网络、金融领域都有巨大应用潜力。TranswarpStellarDB具有以下优势: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...