TigerGraph 随身听第2期:为什么说图技术+人工智能AI可能是数据管理的未来?

为什么说图 + 人工智能AI是数据管理的未来?
在第一期的节目中,我们简单地介绍了图这种数据分析工具,今天我们就来再聊聊/为什么 /越来越多的人/认为图+人工智能可能是数据管理的未来?这里我们引用Alin 博士在一次采访中的回答,节选2段分享给大家。Alin博士/是加州大学圣地亚哥分校的/数据科学教授, 同时也是TigerGraph的首席科学家。

首先,关于:图分析能做哪些其他技术无法做到的事情?

图特别擅长让用户思考、发现和学习数据之间的关系。这就是重点。图是一种三元组模型,由节点和边组成。节点/表示我们希望建模的现实对象。边是它们之间的关系,例如,我在Twitter上关注了你,或者我们在Facebook上是朋友等等。关系数据模型/没有将分析对象之间的关系作为第一优先级。当你运行分析时,它们必须依赖大量昂贵的平台资源来进行计算。在图中,分析对象之间的关联是具象化的,比如/在社交网络上,通过图可以从一个人跳到他的所有朋友。这使得在海量数据上进行多跳分析或遍历成为可能,且性能是传统关系数据库所无法比拟的。

其次,关于:为什么图分析被认为是数据管理的未来趋势?

我们一直认为数据是相互关联的。 我们通常对/分析对象/相互关联的方式感兴趣。只是我们以前被二维表思维所限制,只能向前看,从一个连接/跳到另一个连接,但其实我们一直想看到所有这些连接。现在,图技术可以帮助我们精确地找到对象之间的所有连接。当你看到数据之间的隐藏联系时,可以从中获取新的洞察,这也是新的机器学习算法和高级分析任务的亮点所在,因为它们可以利用图中提供的复杂而深刻的关联特征来提升客户360,营销推荐,反欺诈等场景的业务效果。

如果你想对图分析有更多的了解,请继续关注我们下期随身听。如果你想查看更多Alin博士的分享,可以查看下方的原文链接。

备注:本文选自Alin博士(加州大学圣地亚哥分校数据科学教授, TigerGraph首席科学家)的一次专访。

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