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如何利用图技术优化保单理赔反欺诈识别?
骗保一直是保险行业棘手的问题,各大保险公司始终在寻找好的技术手段来解决保险诈骗识别难、识别慢的问题。基于TigerGraph 平台提供的联通分量等算法进行社区检测,在实时反欺诈过程中,同时支持OLAP、OLTP的查询性能,支持逻辑多图,多个部门共享图数据,可以实现百亿份保单数据装载以及毫秒级反欺诈处理。本期图课堂将为大家详细解读如何利用图技术优化保单理赔反欺诈识别。
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GNN课程二:在图数据库中使用GNN对十亿级数据进行全量推理
本次直播将给大家介绍一种完全不借助额外的硬件资源,只使用普通的商业服务器,在十亿级数据上进行GNN训练和推理,并能为新增数据提供实时推理能力的方案。据我们所知,在图数据库中使用GNN对十亿级数据进行全量推理,这应该是全球首创,这也充分证明了TigerGraph在OLAP上的强劲性能。
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GNN课程一:图数据切分与GNN模型数据加载实践
最近的机器学习的研究发展中,图神经网络模型在表征能力有了很大的提高,结合了关联关系信息的深度学习也正在逐渐产生了高价值的应用场景。因为图结构的复杂性,使得在其上构建的深度模型,需要执行更复杂的数据获取逻辑与计算逻辑。本次直播课程将探索在不同图神经网络模型与各类数据集,详细解读如何利用TigerGraph和Machine LearningWorkbench (机器学习工作台)进行数据切分模型数据加载。
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TigerGraph 101系列课程
📣 从基础入门图分析
通过101系列课程,你将会:认识什么是图数据库,如何从关系型数据库转换到图数据库,如何进行数据采集和图分析准备,如何利用GSQL创建图,并对图进行增删改查等。
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业界首家图数据库攻克 36TB LDBC
📣图数据库选型指南
使用备受认可的LDBC SNB比例因子30K数据集(730亿顶点,5340亿条边,36TB原始数据)来衡量TigerGraph图数据库的性能。
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零售业如何实现精准地个性化推荐
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Graph+AI 加速供应链数字化转型
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了解现代企业供应链面临的挑战; Graph+ AI 如何助力数字化决策; 业界领先的基于Graph+AI实施供应链优化的案例和成果,并了解捷豹路虎等企业案例分享。
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高度复杂供应链的生产计划优化
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利用最先进的图数据分析工具,高级分析 / 人工智能和数据可视化功能进行近实时容量管理,尤其是在销售订单预定、制造效率、零件供应和供应商风险等方面最大程度地优化。
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