图数据库在企业图谱的应用
Transwarp StellarDB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、知识图谱等应用。
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中信证券基于图数据库StellarDB和知识图谱平台SophonKG重构了企业图谱及相关应用,其系统架构如下图所示。新系统满足了企业级的系统建设要求,在业务易用性,计算性能及统一资源管理等方面取得较多的应用成果。通过对比neo4j社区版构建的图谱系统以及基于星环科技图数据库构建的图谱平台,中信证券在诸多方面有了较多提升,主要为架构提升,性能优化,业务易用等3个方面。通过分布式图数据库StellarDB和知识图谱平台SophonKG,中信证券打造了全新的图谱管理平台,实现了一站式的运维管理,调度管理和权限管理等,部分应用效果与neo4j社区版相比,性能有了较大提升,并在业务易用性方面也有了长足进步。下一步,中信证券将继续推进图谱平台的深入应用,打造一站式图计算和机器学习融合平台

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图数据库和知识图谱平台
具有高度关联性和复杂关系的数据。知识图谱平台则是建立在图数据库之上的应用层平台。它利用图数据库的存储能力和图分析功能,来构建和管理知识图谱。知识图谱是一种用于表示和存储知识的结构化图形,它将实体、关系和知识的技术,但图数据库更偏重于底层的数据存储和处理,而知识图谱平台则更加注重于知识的组织、管理和应用。图数据库可以作为知识图谱平台的基础设施,提供数据存储和查询的支持,而知识图谱平台则是在图数据库基础上建的应用层平台,提供更高级的功能和应用。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,提供高性能的图和属性等知识元素组织来,形成一个具有层次结构和语义关联的知识图谱。知识图谱平台可以支持知识图谱的构建、查询、推理和可视化等功能,帮助用户更好地理解和利用知识。图数据库和知识图谱平台都是用于处理图形数据图数据库是一种数据库管理系统,专门用来存储和处理图形数据。它通过图结构(由节点和边组成)来组织和表示数据,可以支持复杂的关联关系和图分析操作。图数据库提供了高效的查询和遍历图形数据的能力,适用于处理

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图数据库和知识图谱
。知识图谱可以在图数据库中表示为一组节点和关系,图数据库的强调关系的特性非常适合用于查询和遍历复杂的知识图谱数据。应用方向:知识图谱是图数据库关联最为紧密、场景最广泛的应用方向之一。图数据库为知识图谱知识图谱提供了底层的存储和查询支持,而知识图谱则是图数据库在知识管理和应用领域的重要应用形式,两者相辅相成,共同推动了数据管理和知识应用的发展。提供高效的存储和查询支持,使其能够更好地进行信息检索和智能问答等应用。技术优势:图数据库的高效关系查询和分析能力,为知识图谱的构建和应用提供了强大的技术支撑,使得知识图谱能够更好地发挥其价值。图数据库为图数据库和知识图谱之间有着紧密的联系,但它们是两个不同的概念,具体如下:图数据库定义:图数据库是一种数据库管理系统,用于存储和查询图形数据结构,其核心数据模型是图,由节点(代表实体)和边(代表实体整合:可以涵盖不同领域的知识,实现不同领域数据和知识的整合和关联。支持知识推理:基于图结构和语义关系,能够进行知识推理和推导,发现新的知识和关联。关系存储与管理:图数据库可以用于存储和管理知识图谱数据

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基于图数据库构建企业图谱案例
案例背景中信证券股份有限公司于2021年启动国产图数据库项目。项目开展之前,中信证券已基于主流的Neo4j开源产品构建了企业图谱及相关应用,但是随着应用的广泛深入,Neo4j开源产品也遇到了不少难题数据库服务的顶层,还提供了丰富的接口,如Java、Python、RESTfulAPI等,方便自定义开发。在StellarDB上层,基于Sophon构建企业图谱及相关应用。Sophon具有图谱发布、图谱查询数据库StellarDB和知识图谱平台Sophon知识图谱重构了企业图谱及相关应用,满足了企业级的系统建设需要,实现了分布式集群管理,统一的资源隔离与权限管理,计算性能的优化提升,以及丰富的可视化效果等,以及图谱分享等基本功能,同时还能方便地支持各类业务应用,提供丰富的交互分析功能。开发了图计算服务,以及关联企业数据查询等多种应用服务,并发布了对应的API接口,供应用方进行调用。基于应用安全。解决方案基于星环科技StellarDB和Sophon重构了企业图谱及相关应用,该系统架构取代了依赖py2neo第三方插件的数据处理框架,使用星环科技大数据开发工具TDS产品,实现数据处理和调度的

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知识图谱和图数据库
管理知识图谱数据。知识图谱可以在图数据库中表示为一组节点和关系,图数据库的强调关系的特性非常适合用于查询和遍历复杂的知识图谱数据。应用方向:知识图谱是图数据库关联最为紧密、场景最广泛的应用方向之一。图数据库为知识图谱提供高效的存储和查询支持,使其能够更好地进行信息检索和智能问答等应用。技术优势:图数据库的高效关系查询和分析能力,为知识图谱的构建和应用提供了强大的技术支撑,使得知识图谱能够更好地发挥其价值。相互促进:知识图谱的发展推动了图数据库技术的创新和应用,而图数据库的进步也为知识图谱的构建和应用提供了更加强大和灵活的工具。知识图谱和图数据库之间存在密切的关系,具体如下:知识图谱定义:知识图谱是一种用于表示和组织知识的图形结构,由一组实体(节点)和它们之间的语义关系(边)组成的知识库。作用:将知识结构化地表示为图,使得不同领域的知识可以相互关联,便于进行知识的存储、检索、推理和应用,广泛应用于智能问答、推荐系统、知识管理等领域。图数据库定义:图数据库是一种专门用于存储和查询图形数据结构的数据库管理系统,以图作为

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图数据库应用
图数据库应用在当今数据爆炸的时代,传统的关系型数据库在处理复杂关联数据时逐渐显现出局限性。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,正在社交网络、金融风控、知识图谱等多个领域展现出,可以识别异常资金流动模式,发现潜在的欺诈团伙。传统方法难以检测的复杂洗钱行为,在图数据库中可以表现为特定的路径模式,使得可疑交易更容易被识别。知识图谱构建是图数据库的另一重要应用。将分散的知识点通过语义关系连接起来,形成结构化的知识网络,可以支持更智能的搜索和问答系统。这种技术已被广泛应用于企业知识管理、智能客服和教育领域。在推荐系统方面,图数据库能够综合考虑用户、商品及其多种属性之间的复杂关系用户直观地描述他们想要查找的图模式,而不是如何执行查询的步骤。这种特性使得复杂关系的查询变得更加简单和高效。主要应用领域社交网络分析是图数据库的经典应用场景。在这个领域中,用户之间的关系天然形成图结构强大的应用潜力。图数据库的基本原理图数据库的核心思想来源于图论,它以"节点"和"边"作为基本存储单元。节点代表实体或对象,边则代表实体之间的关系。这种直观的存储方式使得图数据库能够自然地表达现实世界中

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图数据库的应用
关系的技术趋势。当前,对图数据库的需求应用场景不断增多。从计算和分析数据的角度来看,图数据库的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的需求。基于数据关联特征和问题相似性,典型的图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。星环分布式图数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技图数据库的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。与其他类型的数据库相比,图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,图数据库是未来处理复杂数据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的2022大数据十大关键词,星环科技作为图计算平台国内代表厂商入选信通院“图计算平台”关键词图谱。此前更是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。

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金融机构利用图数据库技术构建知识图谱案例
知识图谱作为图数据库的底层应用,已服务于多种行业,可以开展智能问答、搜索、个性化推荐等应用,广受关注的ChatGPT就属于知识图谱的应用。在知识图谱的应用落地上,NLP自然语言处理引擎、算法库影响。应用案例:为了满足企业级应用,某证券基于星环科技分布式图数据库StellarDB和知识图谱平台SophonKG,打造了企业级知识图谱平台。其中,知识图谱平台的图存储技术为自研KV存储,存储设计按照属性expand算法,可以实现15跳内的数据血缘(溯源和影响性分析)。尽管很多厂家都可以构造图谱,但是缺乏图数据库的算力支撑的图谱,效率是非常低下的。利用星环StellarDB,建立全球企业关联图谱,将境外企业着知识图谱的质量和实现。金融机构可以利用图数据库技术构建知识图谱,将客户、账户、交易、风险、合规等相关信息进行整合形成一个图谱,可以更好地实现对客户360度全景视图,更快地识别客户需求、风险和潜在机会输出与境内企业融合,核心节点是企业、员工、关系人、产品、营收、行业、金融产品,共包括19种关系、3亿实体、4亿关系。这种图规模,是开源或者集中式图数据库是无法企及的。通过NLP技术提取每条政策的

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图数据库和知识图谱的关系
图数据库和知识图谱之间有紧密的关系,可以说图数据库是支持知识图谱建模和查询的一种技术实现方式。图数据库是一种专门用于存储和处理图形数据的数据库系统。它基于图的数据模型,将实体、属性和关系以节点和边的形式存储,并提供了高效的图查询和图算法操作,适用于处理大规模和复杂的关系型数据。图数据库可以用于构建知识图谱的底层存储和操作平台。知识图谱是一种用图形方式表示知识的结构,包含实体、属性和关系的信息,并通过本体论对知识进行丰富的语义建模。知识图谱可以利用图数据库的存储和查询能力,快速构建和查询实体之间的关系、属性之间的关联,并支持复杂的推理和分析操作。图数据库提供了高效的图查询和图操作能力,能够方便地对知识图谱进行增删改查操作,并支持复杂的图算法和推理操作。知识图谱则利用图数据库的存储和查询能力,将知识以图的形式进行表示和管理,通过图数据库提供的图查询和算法操作,实现对知识图谱的灵活、高效的查询和分析。图数据库是知识图谱构建和查询的一种重要技术支持,两者紧密相关,并相互促进。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是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模
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什么是分布式时空数据库?
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。

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电力行业数字化转型服务商
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