用户案例
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NebulaGraph 图数据库应用案例集
这样的图， 可以应用在哪些领域呢?
比如，企查查或者 BOSS 直聘这类的公司，用图数据库来建模 商业股权关系网络。这个网络中，点通常是一个自然人或者是 一家企业，边通常是某自然人与某企业之间的股权关系。点上 的属性可以是自然人姓名、年龄、身份证号等。边上的属性可 以是投资金额、投资时间、董监高等职位关系。
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以《权力的游戏》的人物关系网为例:点为人物，边为人物之 间的互动关系;点的属性为人物姓名、年龄、阵营等，边的属 性(距离)为两个人物之间的互动次数，互动越频繁距离越 近。此外，我们还可以结合机器学习算法，为这些人群分出不 同的阵营，图的存储方式让关系一目了然。
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图也可以用于 IT 系统内部的治理。例如，对于像微众银行这样 的公司，通常有着非常庞大的数据仓库，以及相应的数仓管理 工具。这些管理工具记录了数仓内 Hive 表之间通过 Job 实现的 ETL 关系，这样的 ETL 关系，可以非常方便地用图的形式呈现 和管理，当出现问题时也可以非常方便地追溯根源。
了解案例通过增加时间维度的信息， 我们还可以发掘出图更多的使用场景。
例如，在一个银行间账户资金流向网络里，点是账户，边是账 户之间的转账记录。边属性记录了转账的时间、金额等。例如 同盾、邦盛、半云科技等公司采用图技术，可以方便地通过图 的方式探索发现明显的资金挪用、“以贷还贷”、“团伙贷 款”等现象。 
用户登录记录的网络构成了黑产群体网络的团伙作案特征。360 数科、快手、微信、知乎、携程金融这些公司都通过图技术 实时(毫秒级)识别超过百万个的黑产社群。
除了时间维度，当我们添加 空间维度信息，又发现了更多的应用场景。
例如，新冠病毒的流行病学溯源，点是人物，边是人与人之间的接触;点属性为人物的身份证、发病时间等信息，边属性为 人物之间发生密切接触的时间和地理位置等。为卫生防疫部门快速识别高风险人群和其行为轨迹提供帮助。
地理位置与图的结合也可以用于一些 O2O 的场景，例如基于 POI (Point-of-Interest) 的实时美食推荐，使得美团这类本 地生活服务平台公司能在消费者在打开 APP 的时候，实时推荐出更为合适的商家。
未来: 结合人工智能(AI)发展深度学习模型
图还可以用于更深度的知识推理，华为、vivo、OPPO、微信、美团等公司，将图用于表征底层知识关系的数据模型。特别
是图与AI的结合领域，其研究正处于爆发性的阶段，并有望成为下一代 AI 的基石。
例如，最近比较热门的深度学习方法——图神经网络(GNNs)，就在很大程度上受到卷积神经网络(CNN)和图嵌入的启
发，能够处理以图形式表示的数据。目前，这项技术已在蛋白质预测、药物发现与合成、推荐系统、交通预测、视觉场景理
解等领域展现了强大的洞察能力。
总之，Graph is everywhere(图，无处不在)。 作为一项兴起多年现在风头正劲的新型技术，我们希望通过本册内容为您展现更多企业的实践案例，激发您使用图数据技术
的灵感，找到通过理解数据来实现更高业务价值的精彩之路。
NebulaGraph Database
原生分布式图数据库
NebulaGraph Database 是一款安全可靠、性能高效的原生分布式图数据库产品，擅长处理千亿节点万亿条边的超大规模数据集，同时保持毫秒级查询延时。产品发布以来被多家互联网头部企业竞相采用，广泛应用于金融风控、实时推荐、知识图谱等业务场景。
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