除了知识图谱，图还能做什么？

四、应用图分析的条件和工具

我们通常把这种用图去分析问题的方式叫做图分析(Graph Analysis)。我们认为,如果想要应用图分析给企业带来真正的价值,需要图的思维方式(产生需求&问题)+企业数据(解决问题的数据基础)+解决方案(解决问题的方法)+工具(选择合适的工具解决问题)。

图的思维方式

由于历史原因(有兴趣的小伙伴可以了解一下数据库的历史,导航数据库-关系型数据库-nosql数据库-图数据库),当我们思考业务和数据结合的时候,往往会考虑技术的限制,应用关系型数据库的方式,也就是用表的思路来思考,这会极大的限制我们的思路。而现在有了新的工具——图数据库,可以将我们的想法更直接的与工具结合,不需要再将最初的想法打碎成一个个表格,再通过表格来表示实际业务。

举一个企业反薅羊毛的实际场景,薅羊毛是指商家或金融机构为了拉新会举办一些推广活动,比如每邀请一个新用户注册,可以获得一定的积分奖励,这些积分可以兑换现金、优惠券或者奖品。活动上线会吸引黑产团伙,这给推广方造成了大量的资金浪费。薅羊毛和反薅羊毛成为了黑产团伙和推广方之间的博弈。

针对这种推广活动,关系型数据库里最简单的存储方式是分为邀请注册表和积分兑换表两张表,通过统计的方式去识别黑产团伙,比如每个独立设备登陆的账户数,每个IP上登陆的账户数等等。然而黑产团伙可以通过群控设备,虚拟IP等等技术来绕开这些检测。

但如果转换成图的思维方式,着重从关系的角度去分析,会发现一些非常有趣的模式。用户邀请注册的这些新用户,他们既没有产生新的交易,也没有邀请新的人,甚至还按时间形成非常有序的排列,这毫无疑问也是薅羊毛的一种模式,单纯通过统计很难发现。

所以第一步,需要 业务人员 切换到图的思维来重新思考业务, 找到那些以前解决困难或者解决不了的复杂业务问题,尝试用图的思维方式来解决,甚至找到一些新的业务价值点。 

企业数据

我们的想法往往需要通过数据分析来验证或者落地。当我们的数据量巨大,且类型复杂的时候,单纯的统计分析已经没办法满足我们的需求了。业务人员在进行探索式分析时,需要多维度思考,落地到关系型数据库里,就体现为多表关联,在数据量巨大的时候,这对关系型数据库是个灾难。而采用数据仓库和大宽表的方案也不尽如人意。本质上是因为,这些技术的重点并不是在数据之间的关系上。应用图分析平台,业务人员和数据分析人员,都可以从数据的角度出发,去做一些探索,找到一些隐藏的联系。尝试从关系的角度,发掘出新的价值。

解决方案

当有了想要解决的问题和解决问题的数据基础,还需要解决问题的方法。我们可以把行业经验和图算法结合起来。可以从简单的关系查询开始,比如看新进客户是否和一个已有黑点连接,基于已有的规则做更深度的探索,通过子图判断两个客户是否相似。同时,还可以利用一些图算法做辅助,比如我们想要发现一些隐藏的洗钱团伙,欺诈团伙,可以用图中衡量群体度的算法——鲁汶算法(Louvain Modularity);我们想要找到所有客户中最有影响力的人(KOL),可以用图中衡量中心度的算法——页面排名算法(PageRank)。当找到一些模式后,可以通过图上的模式匹配找到所有的相似客户,并通过一些目标值做反复的验证和迭代。 业务人员、数据分析人员、IT人员 都可以参与到其中,包括一些经验丰富的解决方案提供商,都是我们有力的帮手。

工具

从业务的探索到最后的落地应用,需要一个安全易用、稳定可靠的工具支持。更重要的是,要选择合适的工具。

首先,如何使用图,是纯粹的做图的可视化?还是做图的查询计算?还是做图的数据和业务探索?

其次,是否传统的关系型数据库就能解决这个问题,或者图数据库才能解决这个问题,还是需要多种工具结合使用。

最后,关于工具本身的功能。业务人员可能更加关注探索与交互的易用性;开发人员可能更加关注开发的便捷性,语言是否强大;运维人员可能更加关注系统管理、资源监控。不同的角色有不同的关注点,这都是工具需要解决的问题。

看完上述四个步骤,你肯定会有很多问题,比如,怎么从数据的角度在图中做探索呢?有没有什么已经落地的,图的解决方案?关于企业不同角色对于工具的关注点,TigerGraph能够满足吗?由于篇幅有限,这些问题,我们会在后续的内容中一一解答。

总结一下,除了知识图谱,图还能做什么呢?

（编辑：常州站长网）

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