图数据库的应用场景有哪些( 二 )
这几年机器学习和 AI 领域发展非常快，大家知道就机器学习或者模型训练范畴来说，平时用大量数据去训练模型，其实归根结底是对大量数据汇总或者说统计性的结果。最近一两年，大家发现光有统计性结果不够，数据和数据之间的关系也应体现在模型里，所以开始将基于图的数据关系加入到模型训练，这个就是学术界非常流行的 Graph Embedding，把图的结构引入到模型训练里面。
在健康和医疗领域，患者的过往病史、服药史、医生的处方还存在纸质文档的情况，一些医疗类公司通过语音和图像将文档数字化，再用 NLP 把关键信息提取出来。根据关键信息，比如：血压、用药等等构造一棵大的决策树或者医疗知识图谱。这块也是比较新的应用。
区块链的应用其实比较容易理解，区块链本身虽然说是链，但有很多分支结构，当分支交织后也就构成一个网络。举个简单例子，A 某想通过比特币洗钱，常用方法是通过多个账号，几次转账后，资金通过数字货币形成一个闭环，而这个方法是可以通过图进行洗钱防范。
最后一块是公共安全领域，比如，某些犯罪是团伙作案，那么追踪团伙中某个人的行为轨迹，比如：交通工具、酒店等等就可标识出整个团伙的特征。某个摄像头和某个嫌疑人在某个时间构建起来关联关系，下一个时刻，另外一个摄像头和另外一个嫌疑人也建立了关联。这个图不是静态的，它是时序的。 这些就是一些已经看到的图的应用领域。
本文摘录自我们的专栏文章：《Vol.03 nMeetup | 图数据库综述与 Nebula 在图数据库设计的实践》 欢迎 star 我们的项目 GitHub 地址：Nebula 一个开源的分布式图数据库
■网友
图数据应用广阔，可以涉及到生活的各个方面
金融行业：风控一直以来都是金融难题，欺诈手段防不胜防，传统的分析手段很容易被造假的信息所蒙蔽。基于图数据平台，可以很清楚的基于人物关系绘制资金流转的图谱，不仅分析申请人的个人信息，与其有资金往来关系的联系人，以及联系人的联系人都可以同时分析。
社交领域：通过用户生活交集、互动情况等数据，绘制关联关系图，管理社交关系，实现更精准的好友推荐机制和垃圾用户识别，Facebook, Twitter，Linkedin都是通过图做到的。
军工领域：通过建立人物关系图谱，构建情报关系网络，覆盖并跟踪可疑份子，尤其是在大国博弈之时，既是保护自己，也能更好的洞悉阴谋诡计；
通过构建物联网设备节点的关联关系图，可以打造更加智慧更加合理的智能交通、道路规划、平安城市、轨迹分析、钓鱼网站识别，惠及民生；
管理供应链关系，使用图数据库来管理复杂且快速变化的库存、供应链，并推动推动创新制造解决方案；
医疗领域：根据病人的病情特征、电子病历、历史用药、药物成分、临床试验、保险情况等多维数据绘制以用户为中心的图表，从而实现智能诊断，提高诊断效率和准确性，共享医疗资源；
零售的营销场景：通过整合用户浏览及购买数据，分析“哪些用户购买了该商品”以及“购买A商品的用户也购买了B商品”等多维数据，实现商品智能推荐，给买家更好的购物体验；
电信领域：依靠图数据库构建管理网络，打造深度经营分析系统等等数不胜数。
■网友
我也不太熟悉。但是从现在看到的一些书本理论，应该是有希望代替一些关系数据库的应用场景。另外看现在知识图谱，大规模的应用中还是图数据库比较合适。但是，现在图数据库的技术远远没有达到关系型数据库那么成熟的程度。标准虽然也有，但是各家也有不少自己的特色技术。也有不少新的团队在做。具体适用场景要实际分析了…
■网友
鸡肋
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