蜀天梦图

如何将多源数据有效整合为高质量的知识图谱，始终是企业面临的核心挑战。本文将深入剖析多源数据整合的三大痛点，并详解蜀天梦图知识图谱平台提供的企业级解决方案与实践路径。...

在零售促销活动中，“薅羊毛”行为一直是困扰商家的难题。职业羊毛党通过虚假交易、刷单等手段套取平台积分和优惠，给企业带来巨大损失。传统数据库的追踪速度慢、效率低；而图数据库却...

在金融市场的复杂生态中，空壳公司如同隐藏在暗处的 “刺客”，它们编织复杂的股权结构和关联交易，将非法资金混入正常的金融交易流中，给金融企业和政府机构带来了巨大的损失，严重威...

在知识图谱的实际应用中，我们常聚焦于显性数据记录，例如人员就职、用户转账和用户浏览商品记录，这些数据虽然能提供直接关联关系，却不能快速发现这些关联数据背后可推导的“隐性关系...

在知识图谱建设进入“工程化阶段”的今天，仅靠通用数据库或离线处理工具已无法胜任。而通过GDMBASE强大的图存储与图查询能力，配合知识图谱平台的建模与分析，可以构建真正可用...

图建模能够直观地展示复杂的数据关联，相较于传统的关系型数据库，更适合处理需要频繁查询和分析海量关系的数据场景。...

在大规模图数据处理的场景下，如何高效地排序海量数据是一个核心问题。传统排序算法在面对大规模数据时往往显得力不从心，因此需要更复杂和高效的方法来应对这一挑战。 在Gdmbas...

随着图数据库的应用场景逐步扩大，数据量也在快速增长，尤其在金融、社交网络、推荐系统等领域，涉及的大规模图数据需要被高效地查询、分析并导出。传统的图数据导出方式在面对海量数据...

GraphRAG的出现得益于近年来生成式AI与图数据库技术的融合。随着生成式模型（如GPT、BERT）在自然语言生成任务中的突破，模型在生成过程中对大规模知识图谱的集成需求...

本文提供了GDMBASE数据装载的实践，包括影响装载的一些关键因素和操作步骤。 cypher-loader 是用于将本地文本数据以全量/增量的方式导入到图库的高效数据装载工...

为了使用户快速上手使用蜀天梦图数据库管理系统V3(以下简称GDMBASE），不同于详细的用户手册，本文从实战的角度出发，从部署（单机、分布式）、数据导入、使用图、备份与还原...

在当今复杂多变的数据环境中，图数据库以其独特的数据结构和强大的查询能力，成为了处理复杂关系数据的首选工具。然而，随着数据量的不断增长和业务数据安全性的要求日益提高，图数据库...

政府投资图谱结合了知识图谱技术和金融风险管理的优势，通过可视化政府、企业和股票之间的复杂关系，提供全面的投资关系展示、关键节点识别、风险管理、资本市场分析以及政策制定支持。...

通过可视化和分析交易主体及其行为，揭示出潜在的可疑交易模式。它帮助识别频繁转账、大量小额交易和社群形态等异常行为，为金融机构和监管机构提供风险评估、实时监控和案件调查的支持...

如果您真的想挖掘深埋在海量复杂数据背后的故事？ 如果您真的想洞察数据背后广袤的内在联系？ 则你需要全新的大数据关联分析手段，建立一套完备的图分析思维！ 它不仅能够帮助我们发...

在数据管理和存储系统领域，数据库得到了长足的发展，以满足对可扩展性、灵活性和性能日益增长的需求。几十年来，传统的关系型数据库一直是数据存储的主流形式。然而随着关系数据价值的...