如何将基于图的模型用于高级分析和模式识别？

基于图的模型将数据表示为相互连接的实体（节点）及其关系（边）。这种结构擅长在复杂网络中发现隐藏模式，这是关系模型难以完成的任务。主要应用包括社交网络分析（寻找影响者）、欺诈检测（识别共谋团伙）、推荐系统（“与你相似的人购买了”）、知识图谱以及供应链优化，在这些领域中连接至关重要。 这些模型的核心组件是节点（如客户、产品等实体）和边（如“朋友”、“购买”等关系）。关键特征包括固有的关系表示和对强大图算法的支持（例如路径查找、中心性、社区检测）。其原理是利用连接获取洞察。这使得能够绘制复杂网络、揭示社交平台中的影响动态、识别多步骤交易欺诈模式，并基于网络邻近性提供丰富上下文的推荐，从根本上增强对互联数据的分析。 要实施，首先根据业务问题定义节点和关系。利用图数据库（例如Neo4j、Amazon Neptune）或图处理框架（例如Apache Spark GraphFrames）。应用相关算法：使用中心性进行影响力评分，使用社区检测寻找群体，或使用路径分析进行旅程映射。典型价值包括通过追踪资金流发现复杂欺诈方案、通过分析客户互动网络预测流失，或基于相似用户的更广泛网络行为进行个性化推荐，提供传统方法无法实现的洞察。