图课堂

网络研讨会(新)

学习图从这里开始

什么是图数据库?如何选择图数据库?什么场景适合用图数据库?在TigerGraph图课堂你能找到答案。选择你感兴趣的图课程,TigerGraph的图专家在线为你讲解。相关的图数据库资料也可以点击底部的资料库和技术文档下载。学习的过程中有问题,可以点击底部的技术社区,与我们的图专家互动。

TigerGraph图数据库入门研讨会

TigerGraph企业图数据库使企业能够将结构化、半结构化和非结构化 数据以及大规模企业数据孤岛转换为智能互联数据网络,帮助企业发 现隐含的商业价值和关键见解,推动业务发展增长。

图数据库基准测试研讨会

市场上的主流图数据库,哪个图数据库性能更有优势? 11月21日TigerGraph高级解决方案工程师李憓松在“图数据库基准测 试网络研讨会”中介绍了市场上的主流数据库,并分析了哪个图数据库 更加强劲。

图课程列表

学习图,从懂图开始。TigerGraph图专家将为您详细讲解什么是图数据库?相比传统数据库,图数据库的优势是什么?市面上的图数据库怎么选择?点击“注册观看”开始学习。

TigerGraph图数据库入门

 

TigerGraph企业图数据库使企业能够将结构化、半结构化和非结构化数据以及大规模企业数据孤岛转换为智能互联数据网络,帮助企业发现隐含的商业价值和关键见解,推动业务发展增长。

图数据库基准测试研讨会

 

《图分析系统基准测试报告》比较了市场上几个主流图数据库TigerGraph、Neo4j、Amazon Nepture、JanusGraph和ArangoDB,让你了解不同图数据库的数据加载和查询性能。

TigerGraph 2.3版本功能及使用介绍

 

TigerGraph 2.3为TigerGraph GSQL和GraphStudio提供了更高的可用性和兼容性,并与Kafka流数据平台集成,使您可以轻松部署数据。在本期中,TigerGraph的高级产品经理将为您详细介绍最新版本的TigerGraph的新功能及使用。

实践课程将为您提供不同行业的图应用案例分享,TigerGraph图专家为您详细解读风控、反欺诈、精准营销、机器学习以及知识图谱的构建等图数据库应用。这些案例一定会给你新的启发。

利用TigerGraph图数据库实现更快更精准的个性化推荐

 

TigerGraph图数据库正是解决这一问题的关键,也有人称之为,增强型分析。通过更多维度、更多层关系的分析,帮助企业个性化推荐“更个性”。同时,TigerGraph快速响应和计算具有千万个实体及关系的查询,帮助零售企业第一时间抓住商机。

如何利用TigerGraph机器学习与图数据库搭建一个实时的反欺诈系统

 

本期研讨会带您解读“如何利用TigerGraph机器学习与图数据库搭建一个实时的反欺诈系统“,并借此实时跟踪和监视每个客户在多个账户的欺诈行为,搜索和发现隐藏数据深度关联中的潜在关系。

如何利用机器学习和图数据分析系统打击洗钱犯罪

 

TigerGraph通过实时深度链路分析系统,将所有的数据关联起来,建立更智能的规则和风险评估措施。企业通过深度链路分析图形引擎,可以在反洗钱过程中整合包括数据流分析、社会网络分析和机器学习等各种数据科学技术,从而提高反洗钱的检测成功率。

企业如何利用RDF和图数据库构建知识图谱

 

知识图谱的图存储在图数据库(Graph Database)中,图数据库以图论为理论基础,图论中图的基本元素是节点和边,在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图,为真实世界直观地建模,支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。

机器学习在⼤规模图谱上的案例应⽤和开源算法剖析

 

图数据上的非监督学习在激活大数据的经济价值上有着广泛和不可替代的作用。 我们分享了一些具体的客户案例来展示他们的价值,同时分享怎样在大数据上灵活应用这些开源算法。

TigerGraph图数据库地理空间主题网络研讨会

 

本期主题研讨会将探讨最基本的数据之一 :位置。图数据库能够将我们周围的环境作为互联实体进行建模,并探索人和物之间的关系。地理位置数据直观添加到图数据建模,其本身设计为对实体的绝对和相对位置进行建模。

TigerGraph图数据库时间序列主题网络研讨会

 

图数据库能够分析特定时间段内的数据,无论是支付交易量还是交易规模、特定健康状况的护理成本、机器日志或安全事件对于银行、保险、交通、政府、电信以及其他方面的多个用例都很很有效。

图算法针对已经了解图数据库的资深人士,想要进一步学习图算法,TigerGraph图专家将带你发现更多可能。

如何使用GSQL解释模式进行模式匹配

 

本期研讨会除了剖析新语法之外,我们还在社交网络数据集上展示基于内容的推荐应用程序来展示这个新语法的易用性。同时展示GSQL的解释模式, 用户在探索数据过程中,可以不需要等待编译完成,而是即时看到结果。

利用TigerGraph原生并行图发现隐藏的业务关系

 

解释图分析模式在各类链接分析类型场景案例中的应用,其中包括为政府检测社会福利欺诈、帮助银行寻找洗钱路径、在客户尽职调查(CDD)和了解客户(KYC)用例中找到高风险客户。

企业如何使用原生并行图数据库提升PageRank算法性能

 

谁能利用PageRank更快找到“具有影响力”的个体,则可以最大程度地挖掘网络用户行为以及商业、应用价值等。本期TigerGraph主题研讨会将为您详细解读如何使用原生并行图数据库实现更快更深度的PageRank。

如何通过社区发现图分析算法构建更优解决方案

 

人们常说“物以类聚,人以群分”,这很好地形容了社区发现算法。社区发现算法有利于商家准确地找到客户。本次研讨会中,TigerGraph图数据库专家使用TigerGraph 开发者版本,通过TigerGraph算法库中的“社区发现”算法构建解决方案。