如何选择图数据库?除了产品性能,这几点也很重要!
对于企业而言要选择一款图数据库投入实际生产也是一个不小的挑战。图数据库的最终应用对于企业长期发展来说至关重要。面对市场上的图数据库和图分析产品,应该如何选择?产品性能自然是首要考虑的因素,除此之外,企业在选择合适的图数据库时还需要注意哪些方面?
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本期随身听带你快速认识TigerGraph的架构。底层是我们的分布式可扩展的原生图数据库,支持HTPA,OLTP,OLAP。最上面有四块,第一块是怎么做分析、可视化,第二块是机器学习,第三块是saas模式的应用,最后一块是通过connector连接你的整个大数据生态。
如何打造身份图谱,保护电信客户免遭身份盗用?电信欺诈形式多样,如何预防常见的两类电信欺诈:身份盗用和运营漏洞欺诈。那么TigerGraph是如何通过打造身份图谱,帮助电信行业客户预防此类欺诈呢?
本期头条:2022 Graph+AI 全球峰会正式开始报名,以及百万美元图技术挑战赛提交作品截止日期
本文节选自白皮书《智能助力反欺诈——TigerGraph金融犯罪调查工具包》。TigerGraph的实时图技术和分析工具为银行和金融服务行业提供了一个难得的机会,可以彻底转变整个反洗钱领域。基于图构建自定义的可视化仪表盘,可以大幅提高分析的有效性和决策的精准性。
免费开源的增强型图数据科学库,更新至50多种图算法,如何开始?最近TigerGraph机器学习和人工智能副总裁Victor Lee 博士的最新文章,分享了TigerGraph的增强型图数据科学库,包含 50 多种图算法。那这一更新对于用户来说有哪些帮助呢?
图技术已经成为现代企业的强需求。从医疗保健到能源再到金融服务,几乎每个行业的公司都在应用图分析的力量来获得实时洞察力,并回答关键的业务问题。作为TigerGraph 随身听的第一期,我们一起来聊聊现在很火的数据分析工具——图。
Anna Veronika Dorogus
Machine Learning Expert
Anna Veronika Dorogush graduated from Lomonosov Moscow State University and Yandex School of Data Analysis. She used to work at ABBYY, Yandex, Microsoft and Google on Machine Learning infrastructure and Machine Learning frameworks. In 2017 she published the open-source library CatBoost, which is now one of top-3 most popular Gradient Boosting libraries, and the top 7-th most used Machine Learning framework in the world according to Kaggle 2021 review.