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全球唯一的围绕图技术的开放会议

2022 Graph+AI 全球峰会

90位演讲嘉宾,51场主题分享,6场圆桌讨论

直播时间:5月24日-26日
2022 Graph+AI 全球峰会已闭幕,三天直播已全部结束,您可以点击下方任一主题的“查看回放”按钮,即可观看回放。如果您已经观看全部视频,欢迎申请我们的电子证书,联系邮箱:marketing@tigergraph.com

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图 + 人工智能/机器学习
主题演讲:用 Graph + AI 连接点
图和人工智能的强大结合使商业领袖们能够回答他们以前从未想过自己会问的问题。在本次会议中,TigerGraph的CEO兼创始人许昱博士和COO Todd Blaschka将分享过去六个月来图市场的最新情况,包括新的用例、不断增加的工作负载和不断扩大的生态系统。许昱博士还将分享“百万美元图技术挑战赛”的最新消息——获奖者将在会议的第二天公布——并介绍我们的主题演讲嘉宾。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
许昱 博士,CEO,TigerGraph
Todd Blaschka,COO,TigerGraph
主题演讲:了解图分析和 AI 何时最适合您的业务
启动图项目的常见挑战之一是解释图数据库、分析和人工智能的优势,构建用例并将方法传达给业务和技术利益相关者。来自Gartner的研究总监Afraz Jaffri,将重点介绍思考图分析和AI的方法,和这些方法与传统方法之间的关键区别,以帮助你思考何时启动图计划。
演讲嘉宾
所属机构
Afraz Jaffri
Gartner 研究总监
主题演讲:图+人工智能:下一步是什么?
TigerGraph的愿景是使图民主化,人人可用。该演讲将由TigerGraph产品和创新副总裁郁博士,为大家分享图的客户需求、技术趋势和产品创新以加速图的采用。
演讲嘉宾
所属机构
Jay Yu 郁介斌 博士
TigerGraph 产品创新副总裁
百万美元挑战赛获胜者公告 + 你可以用图做的很酷的事情——来自百万美元挑战赛获奖作品
百万美元挑战赛的目标是汇集一些最优秀的人才来解决关键问题,并为参赛者提供分享 1,000,000 美元现金奖励的机会。 超过 1,500 人参加了比赛,他们在各种创新和引人入胜的应用中使用了图技术。 TigerGraph 首席执行官兼创始人许昱博士将为大家分享获胜团队及其作品。
TigerGraph的社区战略增长经理Navira Abbasi,将为您带来6支参赛队伍的发言,一起看看他们用图技术做了哪些很酷的事情。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
许昱 博士,CEO,TigerGraph
Navira Abbasi,社区战略增长经理,TigerGraph
主题演讲:成功的基准测试和扩展
本次演讲,TigerGraph工程副总裁乌明希,将为大家分享成功的基准测试工作经验,以及对客户和我们的产品所带来的回报,并呼吁社会人士公平使用LDBC基准,以形成文明的竞争环境,推动LDBC的成熟。
演讲嘉宾
所属机构
乌明希,工程副总裁
TigerGraph
主题演讲:用于图机器学习的 MLOps
已建立的 MLOps 管道包括特征存储和模型可解释性等功能,这些功能不容易转化为围绕图数据库构建的图机器学习模型。 在本次演讲中,来自AWS的首席解决方案架构师Randy DeFauw,将分享一个用于图机器学习的 MLOps 管道示例,并介绍与构建该管道相关的一些挑战。
演讲嘉宾
所属机构
Randy DeFauw
AWS (Amazon Web Services),首席解决方案架构师
主题演讲:基于 TigerGraph 图算法的图数据科学
图算法对于分析连通数据非常有用。在本次演讲中,我们将介绍TigerGraph 图数据科学算法技术,展示如何在一个数据科学项目中使用抽象本体建立TigerGraph studio,以及介绍GSQL查询语言和图数据科学库。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Ivan Portilla,高级IT架构师,人工智能负责人,IBM
Claire McCollough,学生,科罗拉多大学
主题演讲:探索图数据库在 AI/ML 应用中的无限可能
AI Singapore借助TigerGraph使其AI工程团队能够探索Graph + AI/ML,并支持新加坡企业利用这些能力,同时建立新加坡的图数据库能力和人才库。请听AI总监Laurence Liew讲述他为什么认为图对于扩展AI/ML能力很重要,以及TigerGraph如何支持这一进步。
演讲嘉宾
所属机构
Laurence Liew,人工智能创新总监
AI Singapore
主题演讲:TigerGraph 机器学习工作台——开发基于图的机器学习模型的更好方法
最近的研究表明,图神经网络(GNNs)和图增强机器学习模型的成功表现优于传统的机器学习方法。通过使用存储在TigerGraph数据库中的连接数据,TigerGraph机器学习工作台提供了一种更快、更简单的方法来开发图增强的机器学习模型和GNN。在本节中,我们将介绍TigerGraph机器学习工作台,展示为欺诈事务检测应用程序创建GNN模型是多么简单。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Nikita Iserson,解决方案工程师,TigerGraph
Andrew Wei,产品经理,TigerGraph
主题演讲:可视化时间轴分析——将图论中的概念应用于时间轴和时间序列数据
时间轴是数据可视化的最基本形式之一,在时间轴上绘制事件通常是一个简单的过程。但当我们在这些数据中建立联系时会发生什么呢?基于时间的数据通常同时具有时间序列和图数据集的属性,但两者都缺乏传统的可视化方法。时间序列可视化(如股票行情图表)可以显示变量如何随时间变化,但不能显示数据元素如何相互连接。节点链接图可以显示关系,但不能显示它们如何随时间变化。该演讲介绍了可视化时间轴分析的新概念,这是一种用于整理复杂的基于时间的连接数据的可视化方法,可以帮助组织在他们的应用程序中利用可视化时间线,从图世界中获得灵感。
演讲嘉宾
所属机构
Corey Lanum
Cambridge Intelligence,首席产品布道师
密歇根大学:图神经网络(GNN)什么时候可以工作?
图神经网络 (GNN) 在图表示学习中展示了其强大的功能,推动了生物学和医疗保健等许多领域的各种实际应用。在本次演讲中,来自密歇根大学的教授JiLiang Tang,将分享许多与图去噪问题相关的 GNN,这为我们提供了一个新的视角来理解为什么 GNN 可以用于具有同质性的图。 同时,我们凭经验发现 GNN 可以在一些常用的异质(或非同质)图上实现强大的性能。
演讲嘉宾
所属机构
Jiliang Tang,副教授,计算机科学与工程系
密歇根州立大学
主题演讲:使用 TensorFlow GNN 绘制神经网络
图神经网络 (GNN) 是对图的所有属性的可优化变换,它保留了图的对称性(排列不变性)。 GNN 探索数据样本之间的关系,以学习高质量的节点、边和图表示。 GNN 在信息检索、推荐、欺诈检测、知识表示、生物信息学、药物发现、材料科学、物理学和电路设计等不同领域都有应用。 本次演讲将介绍图神经网络和使用 TensorFlow GNN 实现 GNN。
演讲嘉宾
所属机构
Usha Rengaraju,首席研究官
Exa Protocol
主题演讲:图机器学习——从经典方法到图神经网络
在过去的几年里,我们在很多用例中看到了图算法的兴起。 一个被忽视的问题是,我们缺乏一张地图来定位自己在这个不断变化的技术世界中的方向。 在本次演讲中,我们将解释基于图的机器学习路径的逻辑步骤和算法。 您将从具有图特征和机器学习模型的经典机器学习开始,从 node2vec 开始到节点嵌入并到达 graphSage,最后到达图神经网络。
演讲嘉宾
所属机构
Julien Genovese,图数据科学家
Data Reply,意大利数据科学领域最大的公司之一
主题演讲:梯度提升(gradient boosting)算法及其在图数据中的应用
梯度提升(Gradient Boosting) 是一种强大的机器学习技术,可以在各种实际任务中取得最先进的结果。 即使在深度学习时代,它也是学习具有异构特征、噪声数据和复杂依赖关系的问题的主要方法:网络搜索、欺诈检测、天气预报等等。
在本次演讲中,我们将介绍 CatBoost Gradient Boosting 库。 我们将讨论梯度提升的常见用例,它可以应用于哪些类型的数据,以及在机器学习问题中的特定应用,其中数据可以以样本之间成对关系图的形式表示。
演讲嘉宾
所属机构
Anna Veronika Dorogush,“CatBoost Gradient Boosting library Next Iteration”创建者
Next Iteration Technologies
圆桌讨论:深入研究图深度学习库的好处
超越传统的机器学习,理解为什么在这个小组讨论中使用“Go graph”是重要的。探索为什么会出现图学习库来支持基于图的机器学习,这是TigerGraph最近开发其机器学习工作台背后的驱动力之一。该小组还将讨论图和机器学习如何合并形成新的神经网络,深度图库到底是什么,以及亚马逊网络服务(AWS)和TigerGraph如何支持这一技术。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Neil Shah,首席研究科学家,Snap, Inc
李永雄,人工智能和机器学习副总裁,TigerGraph
演讲嘉宾
演讲嘉宾
George Karypis,高级首席科学家,AWS
Vikram Vunduru,解决方案架构师,AWS
数字化转型
主题演讲:游戏中的图:过去、现在和未来
我们正站在游戏新时代的边缘。云游戏与图和人工智能相结合,有望带来巨大的规模和新的商业模式,这将推动未来十年乃至更长远的行业增长。微软Xbox 社区总经理Jesse Janosov,将探讨图和AI是如何帮助我们实现行业发展的,以及为什么我们的发展方向需要图和AI。
演讲嘉宾
所属机构
Jesse Janosov,微软Xbox负责人
Microsoft Xbox
主题演讲:决策速度案例——析、自动化和人工智能将如何改变业务
对数据霸权的竞争要求组织为数字速度而建设。随着新的商业模式的出现,从数据到决策的管道决定了组织如何从产品到服务,从服务到体验,再从体验到基于数据和洞察力的结果。了解为什么以决策速度为目标的组织将在数字世界中获得指数级优势。
演讲嘉宾
所属机构
Ray Wang,创始人、董事长兼首席分析师
Constellation Research Inc
主题演讲:为什么图数据库将彻底改变您的分析能力?
来自Morrisons(英国的第四大连锁超市,仅次于乐购、森宝利、阿斯达)的洞察力与绩效负责人Peter Laflin,将通过实际例子,为大家分享讨论为什么基于关系数据的分析变得复杂和昂贵。还将展示图分析如何通过连接数据克服这些困难——包括CRM、直接营销和供应链中的用例——展示如何提高盈利能力和改善客户体验。
演讲嘉宾
所属机构
Peter Laflin,洞察力与绩效负责人

Morrisons,英国第四大连锁超市,仅次于乐购、森宝利、阿斯达

圆桌讨论:连接数据,适应不确定的世界
企业面临着前所未有的不确定性,必须每天做出决定,以适应不断变化的经济和政治环境。商业不再是长期预测和年度计划,但许多公司的流程都与这种节奏相适应。当能源价格飙升,一个城市进入封锁,甚至当供应商港口出现集装箱短缺时,企业需要迅速做出决定,以适应形势。他们必须将技能和知识结合起来,发挥创造力,评估各种选择,决定哪一个是最好的,然后进行调整。要做到这一点,他们需要跨域连接数据,而且数据必须是可访问的、可靠的、上下文相关的和灵活的。传统的数据思维,结构僵化,可靠性不确定,以及孤岛式存储,在这种流动的环境中已逐渐失效。获取数据花费的时间太长,很难知道这意味着什么。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Antoine Amend,高级总监 – 金融服务,Databricks
Simon Walker,管理合伙人,Kubrick Group
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Stijn (Stan) Christiaens,联合创始人兼首席数据公民,Collibra
Harry Powell,行业解决方案负责人,TigerGraph
圆桌讨论:商业领袖如何实现数字化转型?
自动化、人工智能、高级分析等关键数字技术不断发展。 在这种背景下,企业需要从根本上重新考虑其组织架构并将数字化嵌入其 DNA 中,以保持竞争力并从新兴技术机会中获益。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Sankar Krishnan,执行副总裁,数字资产和金融科技负责人,Capgemini 凯捷咨询
Uttam Purushottam,Senior Principal,Infosys Consulting
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Peter Laflin,洞察力与绩效负责人,Morrisons(英国第四大连锁超市,仅次于乐购、森宝利、阿斯达)
Chris Preimesberger,编辑/作家,VentureBeat/ZDNet
主题演讲:TigerGraph 中的无代码/低代码可视化图分析
在这次演讲中,TigerGraph工程经理宋壬初,将为大家分享TigerGraph的端到端的无代码/低代码图分析,允许数据分析师、数据科学家和非技术用户使用GraphStudio中的graph Explorer和Visual Query Builder以及我们新的Visual graph Analyzer工具来探索和共享图数据。
演讲嘉宾
所属机构
宋壬初,工程经理
TigerGraph
主题演讲:数字技能紧急情况
Gartner 的最新统计数据指出,到 2025 年,供应商和买家之间 80% 的 B2B 销售互动将发生在数字渠道中,这只是强调了图、人工智能和机器学习行业当前的十字路口。Kubrick 的执行合伙人 Simon Walker 将讲述 Kubrick 如何通过在图、人工智能、机器学习和云技术方面培训未来一代和未来数据行业领导者来解决这些问题。
演讲嘉宾
所属机构
Simon Walker,管理合伙人
Kubrick Group
主题演讲:使用图进行有效的数据集成
无论您是尝试将来自不同数据库的数据联系在一起,还是正在进行采集,图都提供了一种有效的方式来查询分散的数据,而不会产生迁移或数据合并的开销。 在本次会议中,我们将介绍如何在这种情况下使用图,以及在进行集成时要牢记的注意事项。
演讲嘉宾
所属机构
Ashleigh Faith,知识图谱和语义搜索总监
EBSCO Information
主题演讲:借助Customer 360 建立互动和联系
Customer 360 SaaS 是一种现代、智能、一体化的客户数据管理方法,旨在构建高效的发现、运营、洞察和分析基础,以实现更顺畅、个性化、真实和相关的客户互动。 我们将研究全球客户正在开展的一些最引人注目的用例,包括欺诈检测和分析、人工智能和机器学习、实时推荐引擎、知识图谱、网络和数据库基础设施监控以及主数据管理。
演讲嘉宾
所属机构
Srinivas Varada,高级总监 – 洞察力和数据(MDM 和 C360 实践)
Capgemini USA 凯捷咨询
主题演讲:数字孪生,帮助解决著名的英国公共供水和废水处理的资产问题
来自Thames Water(泰晤士水务公司,英国最大的水和污水处理服务公司的首席数据科学家Jethro Yates,将分享如何开发数据平台和数字孪生战略,以新的图技术解决现有行业问题。您将探索一个来自水行业的创新用例,将数百或数千个传感器与传统GIS资产数据相结合。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Edward Parry,数据科学家,Thames Water(泰晤士水务公司,英国最大的水和污水处理服务公司)
Jethro Yates,首席数据科学家,Thames Water(泰晤士水务公司,英国最大的水和污水处理服务公司)
主题演讲:互联商业智能
了解如何利用 TigerGraph 和本体来大规模构建可操作的主数据管理 (MDM)。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Deepti Soni,高级数据科学家,Mastech Infotrellis
Jeff Pohlmann,数据工程副总裁,兼总经理,Mastech Infotrellis
主题演讲:迎接不断变化的工业世界的挑战
本次会议将讨论工业 5.0 的各个方面/挑战,研究图分析如何帮助应对与工业市场和新兴工业 5.0 相关的挑战。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Dr. Tom Bradicich,副总裁,研究员,Edge和物联网软件实验室全球负责人
HPE(Hewlett Packard Enterprises,慧与)
欺诈与合规
主题演讲:Unity 中基于图的欺诈检测
欺诈无处不在,甚至在游戏行业也是如此。在这个环节中,来自游戏平台开发商Unity Technologies的高级数据科学家Lun Jiang,将介绍用于Unity游戏引擎中的欺诈检测的基于图的技术。
演讲嘉宾
所属机构
Lun Jiang,高级数据科学家
Unity Technologies SF
主题演讲:在数字时代赋予风险管理者权力
随着流程的数字化,越来越多的控制被嵌入到业务流程中。在数字时代,风险管理人员不仅要就可接受的风险缓解提出第一线建议,还要重新制定业务模式,以监督风险管理职能。在这种背景下,Graph+AI有望通过提高风险管理者处理新出现和现有风险的有效性,在风险管理的新运营模式中发挥关键作用。在这一环节中,我们将探讨风险管理者面临的一些挑战,以及Graph+AI如何帮助他们克服这些挑战。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Debashis Pradhan,Partner负责人
Shishir Rohatgi,首席顾问
演讲嘉宾
所属机构
Uttam Purushottam,Senior Principal
Infosys Consulting
主题演讲:使反洗钱有效
迄今为止,反洗钱工作被认为是无效的——每投资 1500 美元,只有 1 美元的洗钱被追回。一个由银行和行业领导者组成的财团建议通过引入分布式私有图网络和联合机器学习来从根本上改变方法,提高反洗钱过程的有效性。为了开始解决这个问题,我们建议从结果数据、机器学习、数据共享和机构互动的维度来应对个人挑战。该演讲探讨了其中的一些根本原因,涵盖了从机器学习到政策的多个视角,并提出了使用全新和现有技术的策略。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Bart Visscher,分析创新负责人,HSBC汇丰银行
Andreas Vermeulen,咨询总监,Sopra-Steria(一家专门从事数字化转型的IT咨询公司,通过提供创新、数字化、安全性、合规性和托管服务来创造价值。Sopra Steria 全球拥有46000名员工,遍及25个国家。)
主题演讲:俄罗斯自助洗衣店——深度发现金融犯罪的秘密推手
2017年,调查记者曝光了俄罗斯自助洗衣店,这是历史上最大的洗钱计划之一,涉及12万多名洗钱者(主要是空壳公司),通过拉脱维亚和立陶宛的小银行向西方主要银行洗钱1500亿美元。Deep Discovery 利用 TigerGraph 对俄罗斯自助洗衣店数据集进行深度链接分析,以发现这些金融犯罪的秘密推手——注册代理、律师和其他中介。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Gabriele Simeone,资深数据科学家
Jeffrey Stein,创始人兼首席执行官
所属机构
Deep Discovery,金融业首个基于网络的金融犯罪合规风险评分平台
主题演讲:您认为自己抓到了很多财务欺诈?再想想!
您今天采取了哪些措施来检测和打击欺诈行为?这些够了吗? 在此演示中,我们将通过展示传统欺诈检测解决方案及其平均结果来创建基线。 从该传统基线出发,我们将展示使用由 TigerGraph 和 Xilinx 提供支持的欺诈检测解决方案可以发现多少欺诈。 现有 Xilinx 客户报告称,由于 Xilinx 使用FPGA来加快洞察时间并提供闪电般快速的分析,他们的检测工作精准度提高了 20%。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Kester Aernoudt,应用工程师,AMD(美国超威半导体公司)
Dermot Smyth,售前解决方案工程师,TigerGraph
网络安全
主题演讲:利用图机器学习检测复杂攻击
想象有一天,一台 DevOps 开发人员的机器遭到入侵。它只是碰巧参与了非针对公司的攻击吗?还是针对公司的关键数字资产,因此危险性高出 1000 倍?两者之间的区别非常重要。从根本上说,为了更好地了解今天的攻击风险,我们需要了解攻击的许多步骤的背景,以便我们更好地了解目标以及它对公司的风险程度。这需要分析多个实体(用户、资产、文件、进程等)之间的相关性以及它们在警报链接的攻击中的关系。这本质上是一个图分析问题。我们需要可以分析图的机器学习算法来提供帮助。 图机器学习是机器学习的一个子领域,近年来发展迅速。 图机器学习通过不同的技术学习图的拓扑影响,例如图嵌入、图神经网络等。通过图机器学习,我们可以了解勒索软件攻击的重要步骤,并从初始渗透和攻击中得出攻击的整体情况。
来自Stellar Cyber的工程副总裁Albert Zhichun Li,将为大家带来精彩分享。Stellar Cyber是一家美国网络安全服务商,致力于为用户提供网络扩展检测和安全响应服务,旨在通过早期识别和补救所有攻击活动来显着降低企业风险。
演讲嘉宾
所属机构
Albert Zhichun Li,工程副总裁
Stellar Cyber,美国网络安全服务商,该公司是业界首个 Open XDR 安全运营平台的创新者。
圆桌讨论:图分析——网络安全和风险之战中缺失的一环
图分析可以帮助首席信息安全官做更多的事情来了解和根除未检测到的高级持续威胁。在一个不再有“防火墙”的时代,我们的圆桌讨论将解决现实中的一系列问题
演讲嘉宾
演讲嘉宾

Dimitri McKay,首席安全策略师,首席信息安全官,Splunk

Utpal Mangla,云平台总经理,IBM
演讲嘉宾
演讲嘉宾
David Braun,高级销售工程师,TigerGraph
Jon Swartz,资深记者,MarketWatch
演讲嘉宾
Michael Shaler,业务发展副总裁,TigerGraph
主题演讲:使用 AI 改善企业运营
安全的基本概念超越了行业,可以集成到任何工作流程方法中。在本次演讲中,我们将探讨您的组织通过构建成熟的 AI 和分析解决方案可以实现的风险和成本降低。
演讲嘉宾
所属机构
Chad Williams,Senior Principal
Infosys Consulting
主题演讲:使用图+机器学习,打击网络犯罪和欺诈
网络攻击和勒索软件变得越来越复杂,给目标公司造成了数十亿美元的损失。许多软件都专注于信号和检测,但对于跨多个调查孤岛的攻击(包括网络攻击、ID盗窃、欺诈、AML和合规性)来说,它们是不够的。无论您是在医疗保健、零售、银行或保险行业,这些新类型的攻击表明,必须打破检测和调查小组之间的内部防火墙,否则机构将面临巨大损失。
本次会议将重点讨论新的机器学习和图分析如何与简单的深度链接可视化协同工作,以提高检测精度,减少误报,并提高孤岛之间的透明度,从而实现实时报警,避免制裁和罚款。
演讲嘉宾
所属机构
Scott Heath,副总裁/图分析专家
Expero
加密/区块链
主题演讲:加密货币合规交易
由于加密交易监管的波动性,Clovr Labs决定提出一种基于api的方法,适合任何加密损害控制项目。加密交易者可以让他们的市场更安全,金融机构可以为从事加密业务的客户提供一些保护措施。
演讲嘉宾
所属机构
Giacomo Collini,董事总经理
Clovr Labs,这是一家专注于加密和网络安全领域的专业咨询公司
主题演讲:区块链取证的图建模:更好的“虚拟货币经济”
来自美国银行的人工智能杰出工程师,Krishna Sankar,将为大家带来区块链的图建模分享。一般来说,分布式账本技术 (DLT),特别是区块链,提供了各种有趣的机会,从为社区提供普惠融资,到成为可扩展 Web 3.0 的平台。保护区块链需要理解一类特殊的非互惠的时序网络,这些网络打破了传统网络算法的许多假设。Krishna将从一些出色的算法开始,并以困难且尚未解决的挑战以及 TigerGraph 如何解决这些挑战作为结束——从图算法到图神经网络。
演讲嘉宾
所属机构
Krishna Sankar,杰出人工智能工程师
US Bank 美国银行
圆桌讨论:DeFi、NFT、元宇宙——我们该何去何从?
在这个动态的交互式小组讨论中,来自不同行业的小组成员将研究与图相关的主题,包括分类学、数字资产创建和区块链,并提供来自金融服务、电子竞技、医疗保健和其他行业的示例。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Luc Falempin,CEO,Tokeny
Sankar Krishnan,执行副总裁,数字资产和金融科技负责人,Capgemini 凯捷咨询
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Andrey Yanyuk,创始人兼首席执行官,Tempo Storm(电子竞技和游戏娱乐品牌)
Bart Cant,首席执行官兼创始人,Rethink Ledgers
零售+图
圆桌讨论:零售业中的人工智能和图
从历史上看,零售业并不被视为新技术的早期采用者。疫情加速了零售业务各个方面的技术和采用要求,包括客户360、精准营销、以及供应链等。参加该小组讨论,来自 Google Cloud – Retail & CPG、Capgemini 和 Reltio 的专家将一起谈论采用、需求和战略,以及图技术如何推动行业和企业发展并创造新的和额外的商业价值。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Wei Manfredi,首席架构师 – 零售/CPG,谷歌云,Google
Manish Sood,首席技术官、创始人兼董事长,Reltio
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Dinand Tinholt,洞察与数据副总裁,零售/消费品,Capgemini 凯捷咨询
Deena Lawrence,零售和 CPG 行业解决方案总监,TigerGraph
主题演讲:沃尔玛利用零售图谱,增强供应商相似度
实施大规模的卖家集群对于沃尔玛扩大其市场规模的努力至关重要,有助于使供应商审查过程更强大和自动化。在这次演讲中,您将了解沃尔玛是如何通过利用其零售图谱来增强供应商的相似性来做到这一点的。使用这个内部数据结构层,您将看到沃尔玛如何将图思维应用于其市场扩展工作。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Prashanth Rao,高级软件工程师,Walmart Global Tech 沃尔玛
Arun Menon,杰出工程师,Walmart Global Tech 沃尔玛
主题演讲:沃尔玛使用零售图谱来创建产品类别映射
商品分类错误是电子商务公司需要克服的一个重要问题,它可能会导致大量的后处理工作、糟糕的客户体验,并可能失去业务。利用图技术,沃尔玛加快了映射过程。沃尔玛通过构建以商品为中心的EKG(零售图谱),来帮助自动化其商品类别映射操作。这不仅带来了更好的客户体验,还提高了商品的可发现性和电子商务系统的相关推荐。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Luc Falempin,CEO,Tokeny
Jitesh Mishra Mishra,高级软件工程师,Walmart 沃尔玛
合作伙伴生态
主题演讲:戴尔的客户 360 演示
本次会议将讨论戴尔及其客户如何利用图技术构建客户 360,以及你如何使用图来构建客户 360 。该演示将涵盖工业 5.0 的各个方面/挑战,以及我们如何轻松利用 TigerGraph 来应对与工业 5.0 相关的挑战。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Mark Thomas,数据分析与人工智能 | 北美东部商业,Dell
Scott Heath,副总裁/图分析专家,Expero
主题演讲:Vertex AI – Google 的端到端机器学习平台
谷歌正在通过 Vertex AI 实现人工智能和机器学习的民主化,这是一个端到端机器学习的托管平台。 通过 Vertex AI 及其与 Google Cloud 的集成,Google 正在通过数据和 AI 实现数字化转型,帮助客户缩小数据与价值之间的差距。在本次会议中,您将了解 Vertex AI 中令人兴奋的发布,使公司能够使用预训练和自定义工具更快地加速构建、部署和扩展机器学习模型的过程。
演讲嘉宾
所属机构
Benazir Fateh
Google,人工智能/机器学习专家
主题演讲:强大的组合——Microsoft Azure 和 TigerGraph
Microsoft Azure 是领先的超大规模云提供商之一,TigerGraph 是领先的图数据库引擎提供商之一。 相互补充为解决方案架构师提供了强大的工具集,可以在今天构建未来最好和最具创新性的解决方案。 在该演讲中,微软的人工智能和机器学习架构师Timo Klimmer,将为你简要介绍 Microsoft Azure,以及如何在其上使用 TigerGraph。同时,TigerGraph的人工智能和机器学习副总裁Victor Lee将为你介绍TigerGraph 最新的机器学习工作台。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Victor Lee,李永雄 博士,机器学习和人工智能副总裁,TigerGraph
Timo Klimmer,人工智能/机器学习解决方案架构师,Microsoft
主题演讲:HPE 和图分析
了解 HPE 和 Tigergraph 如何合作,为互联数据带来更快、更深入、更广泛的洞察力,以提供最佳的分析性能。
演讲嘉宾
所属机构
Cynthia Sustaita,工程解决方案和分析产品经理
HPE (Hewlett Packard Enterprise,慧与)
主题演讲:使用图条件概率模型检测 AWS CloudTrail 日志中被盗凭证的使用
本演讲将介绍一种我们称为“新奇检测”的新技术,该技术使用免费提供的“Quine”流图上的条件概率图来检测 AWS Cloudtrail 日志中的新凭证使用行为。 该技术原生地使用 AWS CloudTrail 日志中可用的分类数据,而不是传统的 one-hot 编码(或其他编码),并利用上下文准确地对以前从未见过的事件进行评分。 最终结果是实时解释和“新奇分数”的实时流,提供了每个观察与迄今为止看到的所有数据相比的不寻常程度的总排序。 这种无监督的方法不需要训练或数据标记,而且速度非常快,非常准确,可以产生可操作的结果并避免误报。
演讲嘉宾
所属机构
Michael Aglietti,开发者关系总监
thatDot, Inc.
主题演讲:大规模提供实时图分析
在本次会议中,来自AMD的两位领域专家将为大家分享 AMD EPYC(霄龙)CPU 和 FPGA 如何帮助企业在 TigerGraph 图分析平台中为客户 360、欺诈分析和供应链管理等用例无缝地获得大规模实时分析。
演讲嘉宾
演讲嘉宾
Kumar Deepak,工程研究员,AMD(美国超威半导体公司)
Vinay Singh,数据中心 ISV 生态系统开发高级总监,AMD(美国超威半导体公司)
主题演讲:将图分析嵌入到您的软件产品中,使用图分析来区分和竞争以赢得胜利
下一代的应用程序和分析将利用“数字孪生”,即模拟客户所处的真实世界的数字模拟。数字孪生可以证明其价值的例子包括金融科技、供应链应用、客户数据平台、网络可观察性和健康技术。数字孪生可以为您的客户提供当前正在发生的事情的完整视图,执行分析来帮助改善运营,实时响应每天、每小时、每分钟、每秒