图数据库欺诈

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，图数据库宛如一位横空出世的超级英雄，为反欺诈领域带来了新的曙光。那么，图数据库究竟是什么呢？从本质上讲，图数据库是一种非关系型数据库，它以图形结构来存储和管理数据，其核心构成要素是节点、边和属性。节点，就如推荐服务。在反欺诈场景中，图数据库的优势同样显著。它能够将各类数据，如用户信息、交易记录、设备信息、IP地址等，以节点和边的形式有机地整合在一起，构建出一个庞大而复杂的关系网络。在这个网络中，任何一个节点或边的变化都可能引发连锁反应，从而为反欺诈分析提供丰富的线索。当一笔交易发生时，图数据库可以迅速关联到该交易对应的用户节点、账户节点、设备节点以及与之相关的其他交易节点，通过分析这些节点之间的关系，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

图数据库：风控反欺诈的智能新护盾金融欺诈的新挑战在金融行业蓬勃发展的当下，欺诈问题如影随形，传统的反欺诈手段在应对这些复杂多变的欺诈行为时，逐渐暴露出其局限性。规则引擎作为传统反欺诈的重要工具，主要行为，往往难以察觉。图数据库登场（一）何为图数据库在应对金融欺诈这一复杂挑战时，图数据库应运而生，成为金融机构的有力武器。那么，究竟什么是图数据库呢？从概念上讲，图数据库是一种专门用于存储和处理图数据的数据库系统，它以图论为理论基础，使用图模型来表示和存储数据。在图数据库中，数据被抽象为节点（也称为顶点）和边。节点代表各种实体，比如在金融场景中，节点可以是用户、账户、交易记录等；边则表示节点之间的关系，像用户与账户之间的归属关系，账户与交易记录之间的操作关系等。每个节点和边都可以拥有多个属性，用来描述它们的特性。（二）独特优势图数据库在处理复杂关系数据时，展现出了诸多传统数据库无可比拟的优势。在存储方面，传统数据库通常采用表格形式存储数据，当数据之间的关系复杂时，需要通过外键等方式来建立关联，这不仅增加了数据存储的复杂性，还可能导致数据冗余。而图数据库直接以节点和边的形式存储数据关系，能够更

建立的关联等。边可以带有权重，如交易金额、交易频率等属性。二、图数据存储存储选型图数据库选择：根据数据规模、性能要求和应用场景选择合适的图数据库。分布式存储考虑：对于海量的图数据，可能需要采用分布式存储解决方案。分布式图数据库可以将数据分布在多个节点上，提高存储容量和处理能力，同时保证数据的一致性和可用性。存储架构设计数据分区：根据业务需求和数据特点对图数据进行分区存储。例如，可以按照地域、业务类型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

网络、推荐系统、欺诈检测等领域展现出显著优势。图数据库的核心在于其数据结构的创新。节点代表实体，如人物、地点或事物；边则描述这些实体之间的关系。每个节点和边都可以携带属性信息，而非传统数据库中需要复杂相关，而非数据总量。这种特性使其在处理社区发现等图算法时尤为高效。应用场景方面，图数据库产品展现出广泛适用性。在金融领域，它们被用于识别复杂的欺诈模式；在医疗行业，帮助分析疾病传播路径；在物流系统中图数据库产品在数据管理领域，图数据库产品正逐渐成为处理复杂关系数据的利器。不同于传统的关系型数据库以表格形式存储数据，图数据库以节点和边的方式直观地表示实体及其相互关系，这种独特的数据模型使其在社交连接操作才能获取的次要信息。例如，在社交网络中，用户可以表示为节点，好友关系可以表示为边，查询多层关系在图数据库中变得异常简单高效。查询语言是图数据库产品的另一大特色。大多数图数据库产品都配备了专门的过程。性能表现是图数据库产品的重要优势。当处理深度关系查询时，传统关系型数据库的性能会随着连接操作的增加而急剧下降。而图数据库采用原生图存储引擎，通过索引邻接关系实现快速遍历，使得查询时间仅与遍历的路径长度

、欺诈检测等领域表现出色。本文将系统介绍图数据库的主要分类方式，帮助读者理解这一领域的多样性。按存储模型分类图数据库的基础分类方式是根据其存储模型。一种是原生图数据库，这类数据库从底层设计就围绕图结构图数据库分类在当今数据驱动的世界中，图数据库因其独特的结构和高效的关联查询能力而受到广泛关注。与传统的表格型数据库不同，图数据库专门设计用于存储和处理关系密集型数据，这使得它们在社交网络、推荐系统展开，数据以节点和边的形式直接存储，查询语言也是专门为图遍历优化的。原生图数据库通常在图遍历操作上表现最佳，能够高效处理多跳查询。第二种是非原生图数据库，它们在图结构之上构建抽象层，底层可能使用关系型数据库、键值存储或其他存储引擎。这类数据库的优势在于可以利用现有基础设施，但在复杂图操作性能上可能稍逊一筹。有些非原生图数据库通过智能索引和缓存策略来弥补这一不足。按处理方式分类根据数据处理方式，图数据库可分为在线事务处理（OLTP）和图分析（OLAP）两大类。OLTP图数据库专注于实时查询和更新，支持频繁的小规模操作，适合需要低延迟的应用场景。这类数据库通常提供ACID事务保证，确保数据

数据库难以优雅处理的。此外，图数据库特别适合需要深度关系分析的应用场景，如社交网络分析、推荐系统、欺诈检测和知识图谱等。图数据库的应用场景图数据库广泛应用于需要处理复杂关系的领域。在社交网络分析中，它可以高效地查找朋友的朋友，或计算两个人之间的关联路径。推荐系统利用图数据库快速发现用户可能感兴趣的商品或内容，基于用户行为模式和相似用户的选择。在金融领域，图数据库用于欺诈检测，通过分析交易网络中的异常模式和可疑关系来识别潜在的欺诈行为。知识管理系统中，图数据库帮助组织和查询复杂的知识网络。此外，在IT运维、生命科学、物流规划等领域，图数据库也都发挥着重要作用。图查询语言为了有效地查询图数据，业界图数据库概念在数据管理领域，图数据库正逐渐成为一种重要的技术选择。与传统数据库不同，图数据库专注于数据之间的关系表达和处理，为复杂互联的数据提供了更自然的表示方式和更高效的查询能力。什么是图数据库图数据库是一种专门设计用来存储、管理和查询图结构数据的数据库系统。它基于图论这一数学分支，将数据表示为节点（也称为顶点）和边（也称为关系）的集合。节点代表实体或对象，边则代表这些实体之间的连接或关系

技术在反洗钱(AML)方面有广泛的应用，通过天然的图的复杂网络分析能力和超强算力能力，能够更准确、更高效地识别洗钱交易。图数据库在反洗钱领域中的典型应用包括：实体关系分析、风险评估、异常检测、实时分析、可视化分析等。应用案例1：某全国性股份制银行利用星环科技分布式图数据库StellarDB+知识图谱平台SophonKG，建立了基于企业关联图谱的小微企业风险事件图谱，开展了企业客户风险传播分析。该银行基于处罚数据、第三方数据、舆情数据、公告数据、历史事件数据等，利用星环科技的图数据库和知识图谱平台，结合风险预警体系，通过深度分析等技术，分析风险事件对企业/个人事件主体的影响和事件要素，形成团伙的观测、监控和处置。其次，利用供应链交易数据，识别区域内外企业的上下游关系，构建更加丰富和完善的对公图谱，从而为客户经理的推广和产品策略做支撑。利用星环科技分布式图数据库StellarDB+知识流分析，利用图结构、图嵌入等技术，整合结构化数据，形成知识图谱，开展金融欺诈检测业务应用。该场景的应用效果显著，如对公客户风险召回和准确率在速度提升百倍，实现了风险传播和风险社团的可视化发现和展示。

。金融领域利用图数据库进行欺诈检测，通过分析交易网络中的异常模式来识别潜在的欺诈行为。知识图谱的构建也依赖于图数据库，它能有效地组织和查询实体之间的语义关系。在供应链管理和物流优化中，图数据库可以帮助分析复杂的供应网络，找出合适的配送路径。生物信息学则使用图数据库来研究蛋白质相互作用网络和基因调控网络。图数据库入门在数据爆炸式增长的今天，传统的关系型数据库在处理复杂关系时逐渐显露出局限性。图数据库作为一种新兴的数据库类型，因其独特的存储和查询方式，正在成为处理高度互联数据的利器。什么是图数据库图数据库是一种以图论为基础构建的数据库系统。与传统数据库使用表格存储数据不同，图数据库使用节点、边和属性来表示和存储数据。节点代表实体（如人、地点或事物），边代表这些实体之间的关系，而属性则用于描述节点或边的特征。这种数据模型特别适合表示现实世界中复杂的网络关系。例如，在社交网络中，每个人可以表示为一个节点，而"朋友"关系则表示为连接这些节点的边。相比关系型数据库需要通过多表连接来查询关系，图数据库能够直接沿着关系路径进行遍历，大大提高了查询效率。图数据库的核心概念理解图数据库需要掌握几个基本概念。首先是节点，也称为顶点，它是图数据库中的基本数据单位，可以代表任何实体。每个节点可以拥有多个属性

来表示和存储数据，特别适合社交网络、推荐系统、欺诈检测等需要处理复杂关系的场景。近年来，图数据库市场呈现出快速增长的趋势。根据多家市场研究机构的报告，图数据库是全球增长较快的数据库类别之一，年复合解决方案，如针对生命科学的生物网络分析平台、针对金融领域的反欺诈系统等。这些专业解决方案通常包含行业特定的数据模型和预构建的分析功能。选择图数据库公司的考量因素面对众多的图数据库提供商，企业在选择时需要综合图数据库有哪些公司图数据库的兴起与发展随着大数据时代的到来，传统关系型数据库在处理复杂关系网络时逐渐显现出局限性。图数据库作为一种专门用于存储和处理关系数据的数据库类型应运而生，它通过节点、边和属性增长率保持在两位数。这种增长主要得益于企业对数据关联性分析需求的增加，以及图数据库在处理复杂关系查询时的高效表现。商业图数据库提供商在商业图数据库领域，有多家知名公司提供成熟的企业级解决方案。这些公司通常提供完整的图数据库生态系统，包括存储引擎、查询语言、可视化工具和专业支持服务。一些公司专注于原生图数据库技术，采用属性图模型作为基础，提供自己的查询语言和数据处理框架。这些解决方案通常强调高性能的图

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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。

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...