基于关联数据的深度分析-TigerGraph 部署及实战解析
图分析技术适用于基于关联数据的深度分析。如何认识这一技术,如何将其融入到目前的架构之中,图分析具体有哪些落地场景?本期图课程帮助企业管理者和数据科学家正确认识图技术、正确且高效的选择图分析工具,更懂图,更会用图。
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本期图课程详细讲解了TigerGraph2.3 版本的新功能及使用,进一步了解TigerGraph的产品信息。
活动 》图课堂Webinar 》学习 . 入门 》 图分析在保险行业的应用 视频回放 课程简介保险欺诈越来越呈现出团伙作案的特征,团伙作案涉及面广,挖掘深度深。本期TigerGraph图课堂针对保险行业,结合实际的应用场景,如:客户管理、客户画像、营销员组织架构管理和保险反欺诈等场景进行详细讲解。 更多关于 “了解. 应用”的图课程推荐: 图分析在保险行业的应用 观看回放 如何用图数据库构建实时团伙检测系统 观看回放 图分析之高度复杂供应链生产计划优化 观看回放 TigerGraph图实践之反欺诈 观看回放
全球领先的可扩展企业级图数据库TigerGraph,宣布同金融科技服务商融慧金科达成战略合作关系。本次合作将为融慧金科提供可扩展图数据库和分析的强大功能,助其有效地建模、探索和查询具有复杂关联关系的数据,进一步深化融慧金科在金融风控领域的应用需求,共同提升银行等持牌金融机构的服务价值,助推中国整个金融行业数字化转型。
全球领先的可扩展企业级图数据-分析平台TigerGraph,宣布入选Gartner公司2020年5月版《数据管理“最酷供应商”》报告的“最酷供应商”。Gartner称:“增强功能正在成为当今数据管理解决方案的核心差异点,这些最酷供应商为数据和分析领导企业提供了更快速、更低成本地连接、提取、分析和共享数据的方式。”
“薅羊毛与反薅羊毛,本质上是一个成本与效益的博弈,不存在绝对有效的防御方法。所有黑产团伙检测的最终目标并不是消灭黑产,而是想办法提高他们大规模薅取奖励的成本。”本期图课程将通过初步理解图分析思维,完成从原始问题到图模型的转换。同时,讲解“羊毛党”实时发现系统的搭建方法。
社区发现算法用来找出图谱中的社区聚类。让人们洞察这些网络中隐藏的形形色色的“社区”。 可用于评估一个网络结构中个体组合或分裂的程度。本期图课堂将介绍如何在TigerGraph原生并行图中使用内置的“社区发现”算法快速、精准地捕捉群体、有效利用关键点实现商业价值。
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.