知识图谱技术体系(三)|图数据库的8个适用场景介绍

从图数据库与关系型数据库的对比来看，

。下面这张图清晰地展示了它最常涉及的领域：社交网络、金融、零售、电力、电信、政企、制造、网络安全等。

中，通过粉丝对KOL的关注、点赞、评论、转发等关系，可以快速锁定与品牌调性高度契合的KOL，实现精准营销。好友推荐、舆情追踪这些场景，同样可以用关联分析来搞定。

里，关联分析在反欺诈领域大显身手。具体做法是：把申请件相关的申请人、联系人、推荐人，以及他们的手机号、地址、邮箱，还有提交时使用的设备IP、MAC、设备指纹、Cookie等信息，全部放到一张相互关联的网络中。这样一来，异常的欺诈网络就无处遁形。比如信用卡申请审批时，发现同一个手机号被多人使用——这本身就符合反欺诈异常检测的标准。

金融场景里还有一种天然网络——账号之间的交易网络。过去想隐藏一笔资金的真实流向，常规操作是把大额资金拆成很多笔小额，通过多个账号多次转手，最后汇总到目标账户。传统分析方法很难高效追踪这种操作，但用关联分析，资金流向就能看得明明白白。

其实金融场景的应用远不止这些，股权关系、交易流水、担保圈链……把数据加工融合后存入图数据库，再可视化呈现，对业务人员分析大有帮助。

中，可以构建商品知识图谱，再引入用户信息和消费记录，关联起来就能实现360度用户画像、实时商品推荐，甚至反薅羊毛。下图展示了根据用户历史购买金融产品的风险信息，推荐相似产品的逻辑。

里，发电厂、变电站、线路段开关等电气设备本身构成了天然的电网拓扑。基于这个拓扑，可以实现电网调度实时仿真、故障分析，缩短因研判时间过长导致的停电时长，还能算出每一度电里清洁能源和化石能源各占多少比例，帮企业及时调整用电结构。

中，国家对电信反诈的防范越来越重视。每天数亿条通话和状态记录里，反诈行为就隐藏在正常通信中，识别难度很大，破案周期被拉得很长。但用图技术可以快速检测出异常。构建用户行为图谱，包括收发信息、拨打电话、访问网站等信息。收到反诈信息后短期内访问过钓鱼网站的用户，标记为易受骗人群；频繁向易受骗人群发欺诈信息的用户，标记为欺诈者；在同一个基站下（CGI相同）且行为类似的欺诈用户，识别为潜在欺诈团伙。图数据库能快速识别疑似受骗行为，在损失发生前及时提醒，还能批量挖出潜在团伙。

中，关联分析可以实现道路规划、智能交通。比如借助图数据来优化物流选址，确定最佳方案。

领域，建立实时的供应链网络，可以高效管理供应链、优化物流、进行产品溯源。一旦出现质量问题，基于图结构能快速遍历找出根源。

，通过追踪成千上万个IP地址之间的调用关系，可以定位网络攻击的真正源头，也能分析调用链上的薄弱环节，防患于未然。

世界万物普遍联系，能妥善刻画和分析这些联系，关联分析几乎可以渗透到生产生活的方方面面。这里列举的只是常见场景，实际应用远不止这些——企业股权穿透、公安案情分析、生物医药领域的基因研究和新药研发，都在其中。