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用“閃電計算”彎道超車 費馬圖數據破解關聯分析瓶頸-旅游度假 [復制鏈接]

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2019/06/13 17:49 來源:中華發展報道網 瀏覽:470本網6月13日訊 隨著中美貿易戰愈演愈烈.在科技領域也不由得拉響了警報。“去IOE”多年.有很多成果也有很多無奈.在數據庫領域.我們至今依然無法擺脫受制于人的局面。Oracle前段時間大規模裁員的事情帶給我們很多反思.我們需要在system軟件領域深耕.盡早擺脫掣肘的局面.為中長期的談判對抗上增加籌碼。圖數據技術顯然會是system軟件領域彎道超車的機會之一。圖是將信息中的實體.以及實體之間的關系.分別抽象表達成為頂點以及頂點間的邊這樣的結構數據。圖計算就是針對圖數據處理的system.它在圖結構的數據上進行針對性優化的高效計算.尤其適合大規模的關聯關系分析。相比傳統的關系型數據(以Oracle為代表).圖的邏輯可以很好的解決目前遇到的關聯數據分析問題.如繪制用戶社交關系圖譜做社交影響力排名、好友推薦;通過繪制資金交易圖譜做大數據征信、反欺詐等應用;構建設備關系網絡圖譜實現物聯網建模分析、供電網絡建模分析等等。因此.圖數據被業界稱為下一代數據庫。圖數據的應用在國內才剛剛起步.在國外已經有較為成熟的應用.如facebook、google等。但是在學術研究領域.目前我們的研究成果.比學術界其它成果快10多倍.比常見工具快了100多倍。這樣的性能表現來自于清華大學陳生教授帶領的團隊.他們十年前就關注到了圖數據技術.歷任學子均參與過圖數據的研究.在OSDI、EuroSys、ATC等會議中發表了多篇相關論文.是該領域的水平。2016年在陳生教授的支持下.洪生博士與朱生、林生.專注圖數據平臺的研發和落地。圖數據的邏輯維度要遠高于關系型數據.以社交場景為例.以往我們要機器訓練出微博大V的權重.通常會按其粉絲數量來排名;而圖數據的邏輯對人物關聯關系分析極其友好.不僅關注粉絲數量.同時還關注粉絲質量。也就是說.會同時根據粉絲們的權重綜合來計算。此外還會再計算高互動頻次(親密度)的粉絲的權重值.完全沒互動的粉絲權重等等維度。這樣一來.同樣是200萬粉絲的大V.靠買僵尸粉的大V和與王生頻繁互動的大V.傳統分析模式下.兩者權重是差不多的.而在圖數據下.兩者權重會是懸殊的.誰在“裸泳”一目了然。當然.分析的難度的差距.也是懸殊的。圖數據分析遠超出二維的分析維度.每增加一層.分析的難度就高了百倍.其中的難度可想而知。隨著AI如火如荼的發展.圖數據作為底層數據存儲分析技術.可以幫助機器學習領域獲取更多維度的信息.在打破性能的約束后.可以說圖計算是下一代AI發展的推速器。費生團隊打造的費生圖數據平臺.集圖數據庫存儲和圖計算分析于一身.超出業界標準產品100倍的處理速度.讓性能瓶頸不再成為分析的障礙.同時使中國system軟件有了揚眉吐氣的機會。“閃電計算”為金融行業帶來數千倍性能提升AI需要大量的數據來學習從而提升判斷的準確性.數據的維度越豐富.準確率也就越高。以往的數據存儲結構是很難提供相關維度去學習的.圖模型能整合不同來源的數據.為AI提供更多維度的信息.輔助完善AI的進化.如同閃電一樣.迅速且沒有邊界限制.順著一點無限延伸演化。因此.費生圖數據平臺也被稱為“閃電計算”.通過并行計算.計算力可以無限延伸.萬億級的數據處理毫不費力。在兩年多的時間里.費生已為工商銀行、京東金融、民生銀行、搜狗搜索等大型金融、互聯網企業及政府、軍工類項目提供高性能可擴展的存儲和分析解決方案.賦予企業強大的圖數據存儲及分析能力.助力實現多維度的關聯分析和AI(機器學習)。以京東金融為例.京東金融提供“白條”服務.白條的額度取決于用戶的風險值.除了常規的數據.參考同一地址等相似信息.通過圖數據技術很容易將有關系的用戶關聯起來.并參考聯系人的風險系數計算該用戶的風險值。費生科技及幫助京東金融實現多賬號間的關聯關系分析.全量數據處理僅需占用1臺服務器資源在10分鐘內即可完成.而對比此前基于GraphX需要上百臺設備運算6個小時以上的情況.不止性能提升1000倍.同時降低金融風險.給京東金融帶來驚喜。風控一直以來都是金融難題.欺詐手段防不勝防.傳統的分析手段很容易被造假的信息所蒙蔽.而基于費生圖數據平臺.可以很清楚的基于人物關系繪制資金流轉的圖譜.不僅分析申請人的個人信息.與其有資金往來關系的聯系人.以及聯系人的聯系人都可以同時分析.也就是說.如果想要在圖數據中制造不被發現的虛假個人信息.需要在背后偽造出一個龐大的社區.這是欺詐團伙很難做到的事情。基于費生圖數據平臺.金融機構可以快速識別出有用信息.幫助其做出更準確的金融決策。x36e01aan銀行業也是如此.大額貸款后的貸后追蹤.以及擔保人風險分析.都是基于用戶的關系網絡圖和資金交易圖來進行算法分析.一旦資金指向到高風險用戶時.那么就可以提前介入.避免損失。關聯分析瓶頸 圖數據應用廣闊費生圖數據產品不僅適用于金融行業.在生活中涉及到的方方面面.都可以嘗試用圖數據來解決。常見的社交領域.通過用戶生活交集、互動情況等數據.繪制關聯關系圖.社交關系.實現更精準的好友推薦機制和垃圾用戶識別.Facebook.  Twitter.Linkedin都是通過圖做到的。再比如軍工領域.通過建立人物關系圖譜.構建情報關系網絡.覆蓋并跟蹤可疑份子.尤其是在大國博弈之時.既是保護自己.也能更好的洞悉陰謀詭計;比如通過構建物聯網設備節點的關聯關系圖.可以打造更加智慧更加合理的智能交通、道路規劃、平安城市、軌跡分析、釣魚網站識別.惠及民生;比如供應鏈關系.使用圖數據庫來復雜且快速變化的庫存、供應鏈.并推動推動創新制造解決方案;醫療領域.根據病人的病情特征、電子病歷、歷史用藥、藥物成分、臨床試驗、保險情況等多維數據繪制以用戶為中心的圖表.從而實現智能診斷.提高診斷效率和準確性.共享醫療資源;零售的營銷場景.通過整合用戶瀏覽及購買數據.分析“哪些用戶購買了該商品”以及“購買A商品的用戶也購買了B商品”等多維數據.實現商品智能推薦.給買家更好的購物體驗.打造深度經營分析system等等數不勝數。圖數據領域蘊藏著巨大的機會.相信這個團隊能夠成為中國system軟件彎道超車的先鋒隊。伴隨著中國的強大.歐美對我們的科技限制也會越來越嚴苛.我們期待費生團隊能夠不斷積累.打破層層限制和封鎖.成為圖數據領域的Oracle。以上就是蜜度責任編輯關于“大數據分析報告前言”的相關介紹。眾所周知.上海蜜度信息技術有限公司專業經營大數據分析、媒體監測、媒體監測、媒體監測等業務。蜜度以現代營銷理念為指導.確立了蜜度的產品和服務就是為客戶解決問題
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