圖資料庫有哪些應用場景?

圖是一個拓撲的網路結構，可以充分挖掘關聯資料之間的價值，及時產生洞察。隨著雲端計算、大資料、物聯網、AI等新技術的發展，產生了多種多樣的業態，也擴充了圖資料庫的應用場景。

圖資料庫應用場景越來越豐富，目前主要有以下幾個方面：

• 知識圖譜，圖資料庫幫助企業構建知識圖譜，與AI結合，助力企業智慧分析。

• 金融領域，風控，反欺詐、反洗錢、股權穿透、信貸驗資、流動性管理等應用場景。

• 電信行業，防詐騙等應用場景。

• 公安刑偵等方面。

• 社交領域：社群發現、好友推薦、內容推薦等應用場景。

• 遊戲行業，虛擬資產的欺詐交易等。

• 電商行業，構建使用者360畫像，國外稱為One ID，幫助使用者進行實時個性化商品推薦。

• 直播行業，應用於社群粉絲的觸達。

• 零售領域，智慧推薦、精準營銷、供應鏈管理、瀏覽軌跡分析等應用場景。

• 工業領域，電網潮流分析、供應鏈管理、裝置管理等方面。

• 醫療/生物製藥領域，醫療方面的電子病例分析，生物製藥領域的藥物研製分析等方面。

• 資料血緣，應用於資料治理中的資料血緣分析。

我們以具體的例子來感受一下：

流動性管理方面，2008年金融危機發生之後，世界上的監管機構加大了對銀行流動性的監管。流動性管理需要多維度的資料分析，計算邏輯非常複雜。一旦把資料形成一個關聯分析網路，就要考慮在這個網路當中怎麼去快速而靈活地進行運算，需要資料各種聚合、過濾、分析、穿透……這就是圖資料庫典型的應用場景。透過圖資料庫，能夠實現從微觀到宏觀的，多維的、靈活的實時調取、分析與洞察。如果用關係型資料庫，會涉及大量的建表和多表的join操作，效率會很低，甚至無法返回結果。

社交網路推薦方面，像Facebook、LinkedIn、抖音等都在用圖資料庫構建社交網路進行精準推薦。比如一個人登入LinkedIn時，每一次登入系統都會推薦顯示出他可能認識的人，而且比較精準。這背後需要系統對社交圖譜網路進行分析，他(她)的一度好友、二度好友大概有誰，二度好友之間相互重複的有哪些，透過關聯分析找出一個他最可能認識的人是誰，然後進行推薦。

一些複雜的遊戲，眾多玩家的遊戲賬號擁有很多虛擬資產，在玩遊戲時涉及不同賬號之間的裝置、裝備、道具交易，遊戲公司為了便於賬號管理，避免出現註冊大小賬號進行虛假交易的欺詐行為，會使用圖資料庫進行欺詐檢測行為分析。

總結來看，這些適合用圖資料庫的場景都有一個共性——關聯關係複雜，在資料高度互聯且這些資料庫會有頻繁的關係分析操作的場景，都適合應用圖資料庫，而且這樣的場景，關係型資料庫也無法很好地支撐。

所以有專家認為，圖資料庫有自己的生態位。不過，在複雜關聯關係之外的應用場景，現在廠商和企業都在創新探索。而在大模型等新技術領域，圖資料庫也可以提供支援，比如在圖資料庫與大模型LLM結合，提高大模型的準確性和可用性，帶來新的價值。