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阿里云图数据库GraphDB上线,助力图数据处理

GraphDB简介GraphDB图数据库适用于存储,管理,查询复杂并且高度连接的数据,图库的结构特别适合发现大数据集下数据之间的共性和特性,特别善于释放蕴含在数据关系之间的巨大价值。GraphDB引擎本身并不额外收费,仅收取云hbase费用。适合的业务场景在如下多种场景中图数据库比其他类型数据库(RDBMS和NoSQL)更合适推荐及个性化几乎所有的企业都需要了解如何快速并且高效地影响客户来购买他们的产品并且推荐其他相关商品给他们。这可能需要用到云服务的推荐,个性化,网络分析工具。如果使用得当,图分析是处理推荐和个性化任务的最有效武器,并根据数据中的价值做出关键决策。

举个例子,网络零售商需要根据客户过往消费记录及订单推荐其他商品给这个客户。为了能成功的达到目的,当前回话下用户浏览操作等都可以实时集成到一张图中。图非常适合这些类似的分析用例,如推荐产品,或基于用户数据,过去行为,推荐个性化广告。电商商品推荐案例如何使用GraphDB做商品实时推荐安全和欺诈检测在复杂及高度相关的用户,实体,事务,时间,交互操作的网络中,图数据库可以帮助检测哪些实体,交易,操作是有欺诈性质的,从而规避风险。简而言之,图数据库可以帮助在数不清金融活动中产生的关系及事件组成的海量数据集中找到那根坏针。某深圳大数据风控案例客户介绍:该大数据有限公司专注于为银行、消费金融、三方支付、P2P、小贷、保险、电商等客户解决线上风险和欺诈问题。案例背景及痛点近几年互联网金融行业兴起,诞生了很多互联网金融企业,用户参加线上贷款,金融消费,P2P融资等金融活动门槛大大降低,在这些金融行为中如何有效规避风险,进行风控是每个金融企业面临的比较严峻的问题。用户的金融行为中会沉淀大量有价值的数据,在白骑士客户小贷场景中会产生一笔笔贷款记录关联的手机号,身份证,银行卡号,设备号等。这些数据代表一个个实体人,正常金融活动中,贷款,金融服务不是高频行为,一个实体人一般有一个唯一身份证,常用银行卡号,手机号,设备号。这几者顶点见不会产生高密度图,但有一些高危低信用用户可能会使用同一手机设备申请贷款进行骗贷。客户痛点在于如何高效识别这些高危低信用用户。

 

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