医学智能知识图谱

应用到实际的临床决策、疾病预防和健康管理等领域，提供智能化的支持和辅助。医学知识图谱的应用可以涵盖多个方面，例如：临床决策支持：根据患者的临床信息和医学知识图谱，提供个性化的诊断和治疗建议。疾病。医学教育和培训：提供便捷的医学知识获取和学习资源，帮助医学生、医生和其他医学专业人员提升专业知识和技能。医学知识图谱的发展具有重要的意义，能够促进医学研究和临床实践的进一步深入和智能化，并为医学领域的发展医学知识图谱是通过机器学习和自然语言处理等技术，将医学知识组织成图谱结构，形成一个可视化和可查询的知识系统。医学知识图谱旨在将医学知识的碎片化信息整合起来，形成一种结构化的、语义化的知识表达形式，使得人们能够更方便地获取、理解和应用医学知识。医学知识图谱的构建过程通常包括以下个步骤：知识抽取：从医学文献、临床南、医学数据库等信息源中提取出医学知识的实体、关系和属性。知识表示：将抽取到的医学知识表示成图谱的形式，例如使用图结构表示实体之间的关系。知识融合：将来自不同数据源的医学识进行融合，消除重复和冲突。知识推理通过图谱的关系和规则进行推理、推断，生成新的医学知识。知识应用：将构建好的医学知识图谱

人工智能知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。它是一种基于图的数据结构，将节点称作实体，将边称关系。节点和边组成的“实体-关系-实体”就是知识图谱的基本单位，也就是三元组。在人工智能领域，知识图谱可以用于智能搜索、推理、规划、机器学习、知识获取、组合调度问题、感知问题、模式识别、逻辑程序设计、不精确和不确定的管理、人工生命、神经网络、复杂系统等多个方面。知识图谱在人工智能领域中的应用包括：智能搜索：利用知识图谱可以建立复杂的搜索模型，例如在问答系统、搜索引擎中，通过知识图谱来描述和解决问题，提供更加准确和全面的搜索结果。推理和决策：知识图谱可以用于推理和决策，例如在医疗诊断、风险评估、智能推荐等方面，通过知识图谱来提供更加准确和可靠的分析和决策支持。机器学习和数据挖掘：知识图谱可以用于机器学习和数据挖掘，例如在文本挖掘、图像识别、语音识别等领域，通过知识图谱。模式识别：知识图谱可以用于模式识别，例如在人脸识别、语音识别等领域，通过知识图谱来提高识别的准确性和效率。知识图谱是人工智能领域中非常重要的技术之一，可以为人工智能的应用提供更加准确和全面的信息和知识，促进人工智能技术的进一步发展和应用。

大语言模型（LLM）和知识图谱（KG）作为两种重要的知识处理技术，能力存在高度互补性，正在经历着深度的融合发展。日前，中国信通院宣布《大模型驱动的智能知识图谱技术要求》标准研制完成。该标准充分参考了各行业智能知识图谱落地实践经验，包含数据准备、模型场景化适配、智能知识图谱构建、智能交互应用、知识图谱存储与管理等5大能力域，14个能力子域，50余个能力项，旨在推动大模型和知识图谱优势能力互补、深度融合发展。星环科技凭借在大模型领域的深耕布局和技术实力，积极参与该标准的编写工作，对“大模型场景化适配”与“数据准备能力”两个关键部分做出了重要贡献，不仅为大模型在不同知识图谱场景下的适配及所需数据准备能力提供了素材和建议，还积极参与了相关标准的讨论过程，为行业提供有价值的参考和指导，推动大模型在知识图谱构建和应用中的标准化进程，进而提升整个领域的技术成熟度和应用效率。星环科技致力于打造企业级大数壁垒，实现“人工智能+”业务的落地和创新。星环科技自主研发的TranswarpKnowledgeStudioforLLM星环知识构建工具是一套全流程、端到端、多模态的知识构建工具集，提供了对图谱知识

数据，通过推理和查询等处理得到有用信息的系统。在医学领域，知识图谱可以为医学决策提供智能化支持，加速临床诊断和治疗。医学领域知识图谱的构建医学领域知识图谱的构建需要用到大数据存储和处理、自然语言处理以及自多个数据源的图谱进行合并，消除重复数据。医学领域知识图谱的应用人工智能和医学领域知识图谱的结合可以为医学决策提供智能化支持，应用前景广阔。例如，可以根据病人的症状、病历和影像数据，自动分析出可能患有的疾病。未来，随着人工智能和知识图谱技术的不断发展，医学领域知识图谱的应用将会越来越广泛，为人们的健康和医疗服务带来更大的便利。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是一款覆盖知识图谱是指将各种实体及其之间的关系进行建模、储存、推理、查询等处理的模式。医学领域知识图谱就是将医学领域的实体，包括疾病、症状、检查项、治疗方案、药物等，以及它们之间的关系进行建模，并储存为图谱，并给出相应的诊疗建议。同时，医学领域知识图谱还可以在药物研发方面发挥作用，例如预测新药物的副作用和疗效，提高药物研发效率。此外，医学领域知识图谱还可以为研究基因、细胞和分子提供能化支持，加速医学科学的

知识图谱在医疗行业也有着广泛的应用。可以构建医疗专家、医学文献、临床数据等知识库，用于描述医疗领域中的医学概念、实体及其之间的关系。医疗知识图谱可以为医学研究、临床决策和医疗管理提供支持。医疗知识图谱的应用场景：疾病诊断和治疗方案推荐：医疗知识图谱通过整合各种医学领域的数据和知识，为医生提供更加准确和个性化的临床决策支持。疾病预测和风险评估：医疗知识图谱可以为医疗机构和保险机构提供更加全面和准确的客户画像和风险评估，帮助机构提高业务效率和服务质量。医学研究：医疗知识图谱可以为医学研究提供更加全面和精准的医学知识和数据支持，帮助研究人员更好地发现疾病的机制和治疗方法。药物研发和推广：医疗知识图谱服务质量。星环知识图谱平台星环科技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。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

医疗知识图谱是由医学领域的知识和信息构成的一种结构化、语义化的图谱，可以帮助人们系统地了解和学习医学知识，从而提高医学研究和临床实践的效率和准确性。医疗知识图谱的主要组成部分包括实体、关系和属性知识图谱的建立通常需要进行知识的抽取、知识的融合和知识的表示。知识的抽取是指从原始文本中提取医学实体、关系和属性的过程，可以利用自然语言处理和机器学习等技术来自动化完成；知识的融合是指将不同来源的知识进行合并和整合，以保证知识的准确性和完整性；知识的表示是指将医学知识以合适的形式进行存储和展示，常用的方法包括图数据库和知识图谱查询语言等。医疗知识图谱的应用场景广泛，包括疾病诊断、临床决策支持、药物发现与研发等。在疾病诊断方面，医疗知识图谱可以帮助医生快速准确地确定疾病的可能性，并提供相关的治疗建议；在临床决策支持方面，医疗知识图谱可以整合患者的临床信息和医学知识，帮助医生做出更好的治疗决策；在药物发现与研发方面，医疗知识图谱可以帮助科研人员系统地了解已有的药物知识和相关的疾病知识，从而指导新药物的研发。医疗知识图谱是医学领域的重要工具，可以帮助人们更系统地了解和应用医学知识。随着技术的发展

、智能化知识抽取、多模态知识存储、分布式图计算以及多维度的图谱分析。Sophon能提供什么？简单图谱构建：针对关联关系简单的知识图谱需求，如单一渠道的风险分析，用户可以使用Sophon的蓝图定义模块，可以使用Sophon的本体定义模块，用户通过交互式配置即可完成概念层级以及实体和关系属性的继承定义，平台支持可视化展示，使得知识结构一目了然。智能知识抽取：平台内置金融场景的知识抽取模型，可以实现、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星环知识图谱平台-Sophon星环知识图谱软件（Sophon）是一站式知识全生命周期的管理平台，是一款集知识的建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识图谱产品。本平台支持低代码图谱构建，所见即所得地拖拽出所需的实体和对应关联关系，完成图构建。同时，对特定场景，系统内置了蓝图和蓝图模板，用户只需将业务数据与蓝图模板做映射即可生成图谱。复杂图谱构建：针对复杂的知识图谱需求，如医药知识图谱

星环知识图谱软件（Sophon）是一站式知识全生命周期的管理平台，是一款集知识的建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识图谱产品。本平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识定义模块，用户通过交互式配置即可完成概念层级以及实体和关系属性的继承定义，平台支持可视化展示，使得知识结构一目了然。智能知识抽取：平台内置金融场景的知识抽取模型，可以实现事件、实体、关系、属性的自动化存储、分布式图计算以及多维度的图谱分析。Sophon能提供什么？简单图谱构建：针对关联关系简单的知识图谱需求，如单一渠道的风险分析，用户可以使用Sophon的蓝图定义模块，所见即所得地拖拽出所需的实体和对应关联关系，完成图构建。同时，对特定场景，系统内置了蓝图和蓝图模板，用户只需将业务数据与蓝图模板做映射即可生成图谱。复杂图谱构建：针对复杂的知识图谱需求，如医药知识图谱，可以使用Sophon的本体抽取。针对其他业务场景，用户也可以上传自己训练好的抽取模型，只要将模型和对应的抽取任务绑定即可实现知识的自动化抽取。此外，平台支持用户将抽取结果与已有的图谱进行融合，实现非结构化数据的半自动化构图。智能

、智能化知识抽取、多模态知识存储、分布式图计算以及多维度的图谱分析。Sophon能提供什么？简单图谱构建：针对关联关系简单的知识图谱需求，如单一渠道的风险分析，用户可以使用Sophon的蓝图定义模块，可以使用Sophon的本体定义模块，用户通过交互式配置即可完成概念层级以及实体和关系属性的继承定义，平台支持可视化展示，使得知识结构一目了然。智能知识抽取：平台内置金融场景的知识抽取模型，可以实现事件、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星环科技是国内知识图谱代表厂商，星环知识图谱软件（Sophon）是一站式知识全生命周期的管理平台，是一款集知识的建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识图谱产品。支持低代码图谱构建，所见即所得地拖拽出所需的实体和对应关联关系，完成图构建。同时，对特定场景，系统内置了蓝图和蓝图模板，用户只需将业务数据与蓝图模板做映射即可生成图谱。复杂图谱构建：针对复杂的知识图谱需求，如医药知识图谱

库，结合自然语言处理技术，实现患者咨询、医生智能辅助诊疗等功能。医学研究支持：利用知识图谱整合和分析大量的医学文献、临床试验数据等信息，为医学研究人员提供全面参考资料和分析工具，加速医学科研进程。健康管理知识图谱在医共体中的应用：疾病诊断助手：利用知识图谱建立病、症状、体征、检验、检查等表征之间的关联，实现对疾病的快速准确诊断。医学数据管理：利用知图谱整合医疗系统中的各类数据，包括病历、诊断、处方、手术等信息，为医生提供完整的患者健康情况，并能够定期自动更新。优化医疗流程：利用知识图谱来分析患者的就诊流程，发现流程瓶颈和改进点，提高医疗效率和患者满意度。医疗智能问答：利用知识图谱建立学知识Sophon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、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

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...