属性图在数据建模中的作用是什么？

属性图使用节点（顶点）和关系（边）对数据进行建模，两者都能够将键值对存储为属性。这种结构擅长表示复杂网络和互联数据，因此对于社交网络、推荐系统、知识图谱和欺诈检测等需要理解复杂关系的应用至关重要。属性为实体及其连接直接添加了丰富的语义细节。 关键组件包括带标签的节点（表示实体）和有向的、类型化的边（表示关系），两者都携带属性集。标签对节点进行分类；属性存储实体/关系的特征。与刚性的关系型模式不同，属性图为不断演变的数据提供了固有的灵活性。它们支持高效的基于遍历的查询，能够发现难以用SQL表达的间接连接。像Neo4j这样的图数据库原生实现了此模型，以实现高效的路径分析。 其主要作用是高效捕获具有语义深度的复杂关系。其直观的结构简化了对现实世界交互的直接建模，避免了关系型模型中典型的大量JOIN操作。这通过路径分析、模式匹配和图算法（例如寻找社区或影响者）实现了强大的洞察。业务价值包括个性化推荐、检测复杂欺诈模式、供应链优化以及管理高度互联的数据（如网络拓扑）。