前言

本文將分為以下3個(gè)部分進(jìn)行介紹：

第1章 什么是圖計(jì)算

第2章 圖引擎服務(wù)介紹

第3章 查詢和分析功能介紹

本文主要介紹了圖計(jì)算定義及特點(diǎn)，希望通過本文能夠讓你了解圖計(jì)算及華為云圖引擎服務(wù)，掌握使用圖引擎進(jìn)行查詢和分析

一过吻、什么是圖計(jì)算

1.圖.無處不在

在現(xiàn)實(shí)生活中嗦董，人與人养晋，物品與物品囊拜，人與物品之間存在著多樣性的關(guān)系俱恶，我們會(huì)獲得多種多樣的圖兔港，如下所示庸毫，可以看出圖在我們現(xiàn)實(shí)生活中是無處不在的。

通信網(wǎng)絡(luò)

頂點(diǎn): devices, routers; 邊: network flow

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社交網(wǎng)絡(luò)

頂點(diǎn): users, posts; 邊: relations, Likes

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用戶商品圖

頂點(diǎn): users, items; 邊: Ratings

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天氣變化的Wiki文章

頂點(diǎn): Wiki articles; 邊: Links

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2. 什么是圖計(jì)算

? 定義：“圖計(jì)算”是以“關(guān)系”為基礎(chǔ)對現(xiàn)實(shí)世界的一種“圖”結(jié)構(gòu)的抽象表達(dá)衫樊，以及在這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上的計(jì)算模式

? 描述： G = （V飒赃，E，D） V = vertex （頂點(diǎn)或者節(jié)點(diǎn)） E = edge （邊） D = data （屬性&權(quán)重）

? 擅長： 擅長處理具備連接關(guān)系的科侈、海量的载佳、多變的數(shù)據(jù)的查詢、分析臀栈；

特點(diǎn)：

? 不依賴數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化蔫慧，數(shù)據(jù)多樣

? 多數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，具備傳播能力

? 數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)變化权薯，實(shí)時(shí)交互式分析

? 可解釋

天然就是圖數(shù)據(jù)關(guān)系：

? 社交關(guān)系

? 資訊傳播網(wǎng)絡(luò)

? 通信網(wǎng)絡(luò)

? 組織結(jié)構(gòu)

? ……

適合場景：

? 意見領(lǐng)袖挖掘

? 好友推薦

? 用戶分群

? 組織結(jié)構(gòu)分析

? ……

3. 圖計(jì)算優(yōu)勢

? 表達(dá)能力強(qiáng)姑躲，適合表達(dá)多種復(fù)雜關(guān)系、支持豐富語義

從表達(dá)能力上看盟蚣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫表達(dá)數(shù)據(jù)相對單一黍析，圖計(jì)算可以支持N對N的表達(dá)，形式更加多樣屎开，表達(dá)能力更強(qiáng)

豐富的數(shù)據(jù)表達(dá)阐枣，可擴(kuò)展性支持

關(guān)系數(shù)據(jù)庫 圖計(jì)算

(1:1或1:N) (N:N)

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? 大數(shù)據(jù)量下，潛在關(guān)系挖掘 快速高效

從性能上看，圖計(jì)算對于多重關(guān)系的查詢速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫侮繁，同時(shí)圖具備高性能的并行計(jì)算能力

無論從表達(dá)能力上還是性能上均可以看出虑粥，圖計(jì)算具有更大的應(yīng)用優(yōu)勢峦树，

快速的多跳關(guān)系查詢

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? 圖計(jì)算可能成為AI下一跳的關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)

圖計(jì)算在高維稀疏場景性能有望提升百倍

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NIPS/SIGMOD/NDSI等數(shù)據(jù)庫鳞仙、圖計(jì)算和AI領(lǐng)域頂會(huì)觀點(diǎn)總結(jié)：

? 數(shù)學(xué)上，在AI計(jì)算中碱茁，圖計(jì)算和深度學(xué)習(xí)是硬幣兩面锁孟，具有等價(jià)性彬祖、可互換

4. 圖計(jì)算 ? 穩(wěn)步上升到頂峰階段

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5. 圖計(jì)算發(fā)展-技術(shù)日趨完善，生態(tài)日趨穩(wěn)定

圖計(jì)算功能如今技術(shù)已日趨完善品抽，很多公司都發(fā)布了自己的圖計(jì)算產(chǎn)品储笑，生態(tài)也已趨穩(wěn)定

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2、 圖引擎服務(wù)介紹

1. 圖引擎服務(wù)：超大規(guī)模一體化圖分析與查詢

華為云圖引擎服務(wù)是一種超大規(guī)模一體化圖分析與查詢平臺(tái)圆恤，內(nèi)部具有豐富的圖分析算法庫突倍，高性能的圖計(jì)算內(nèi)核，分布式高性能存儲(chǔ)引擎盆昙，支持屬性圖的擴(kuò)展羽历，同時(shí)開源接口兼容，并且結(jié)果呈現(xiàn)格式上多樣化淡喜，具有大規(guī)模秕磷，高性能，查詢分析一體化炼团，簡單易用等優(yōu)點(diǎn)

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2. 圖引擎服務(wù)整體解決方案

用戶可以將自己的歷史數(shù)據(jù)批量式的導(dǎo)入圖引擎服務(wù)澎嚣，同時(shí)還提供了增量式的數(shù)據(jù)導(dǎo)入方式，方便用戶進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)更新瘟芝，也可以通過圖引擎提供的SDK輕松訪問圖引擎服務(wù)易桃，使用方便，操作簡單模狭。

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3. 圖引擎服務(wù)使用頁面

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? 圖查詢區(qū)：支持標(biāo)準(zhǔn)圖查詢語言Gremlin颈抚，兼容您的使用習(xí)慣

? 圖分析區(qū)：提供豐富的圖分析算法踩衩，簡單易用

? 可視化區(qū)：支持嚼鹉，所見即所得可視化展示

? 結(jié)果記錄區(qū)：操作記錄可見，支持JSON格式結(jié)果導(dǎo)出驱富， 輕松獲取

4. 使用場景

華為云圖引擎服務(wù)使用場景也非常豐富

互聯(lián)網(wǎng)

好友/商品/資

訊推薦

異常行為分析輿情分析

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知識(shí)圖譜

智能問答知識(shí)消歧

學(xué)習(xí)路徑推薦

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金融風(fēng)控

實(shí)時(shí)欺詐檢測失聯(lián)人員追蹤信度分析

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智慧城市

路徑規(guī)劃

管道壓力調(diào)節(jié)城市路網(wǎng)調(diào)控

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3锚赤、 查詢功能

什么是Gremlin？

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Gremlin是Apache TinkerPop 框架下的圖遍歷語言Gremlin是一種函數(shù)式數(shù)據(jù)流語言褐鸥，可以使得用戶使用簡潔的方式表述復(fù)雜的屬性圖

（property graph）的遍歷或查詢每個(gè)Gremlin遍歷由一系列步驟

（step线脚，可能存在嵌套）組成，每一步都在數(shù)據(jù)流（data stream） 上執(zhí)行一個(gè)原子操作

除了華為圖引擎服務(wù)，TA們也用的是Gremlin浑侥，已經(jīng)成為業(yè)界的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)

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1. Gremlin基本操作（一）

常用的語句如下所示姊舵，通過各個(gè)語句的輕松組合可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜查詢功能

? map(x)

select(“a”,”b”) id() mean() count()value(“age”) order()sum() groupCount()

? flatMap(x)

out(“knows”) values(“name”) properties() v()in(“created”) match(x,y,z) outE(“knows”)

? filter(x)

has(“name”,“gremlin”) and(x,y)coin(0.5)dedup(10)where(“a”,eq(“b”)or(x,y)sample(10)

? sideEffect(x)

groupCount(“m”)tree(“m”)subgraph(“m”)store(“m”)group(“m”)

2. Gremlin基本操作（二）

例如： “gremlin” 認(rèn)識(shí)的人的年齡分布

我們可以將其分解為以下五個(gè)步驟

(1) 所有人

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(2) 然后找到名字為“gremlin”的人

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(3) gremlin” 認(rèn)識(shí)的人

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(4) 基于上一步，查詢這些人的年齡

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(5) 獲得年齡分布

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通過以上五個(gè)步驟寓落，我們可以實(shí)現(xiàn)gremlin” 認(rèn)識(shí)的人的年齡分布

3. 查詢功能總結(jié)

支持業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)圖查詢語言：Gremlin

Gremlin 遍歷由一系列步驟（可能存在嵌套）組成括丁，每一步都在數(shù)據(jù)流上執(zhí)行一個(gè)原子操作

基本操作：map(x), filterMap(x)、filter(x)伶选、sideEffect(x)等：

舉例：”gremlin“認(rèn)識(shí)的人的年齡分布

g.V().has("name","gremlin").cout("knows").values("age").groupCount()

以上是對華為云圖引擎做的簡要介紹

4史飞、 分析功能

1. 應(yīng)用場景和算法聯(lián)系

[圖片上傳失敗...(image-9c67f1-1656915095286)][圖片上傳失敗...(image-86f198-1656915095286)][圖片上傳失敗...(image-6b86e2-1656915095286)]2.算法實(shí)踐： 社交網(wǎng)絡(luò) — 個(gè)體價(jià)值發(fā)掘

背景：

以新浪微博為例，如何給每個(gè)用戶評分仰税？

（傳統(tǒng)評分=關(guān)注數(shù)+粉絲數(shù)+微博數(shù)）

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基于PageRank的用戶評價(jià)

利用各種中心度（centrality）构资，TrustRank之類的算法尋找社交網(wǎng)絡(luò)中的領(lǐng)袖人物（高價(jià)值用戶）

3. 算法實(shí)踐： 社交網(wǎng)絡(luò) — 好友推薦

背景：

你在 Facebook 上更新一下聯(lián)系人，會(huì)得到后臺(tái)很多聯(lián)系人推送陨簇，你會(huì)發(fā)現(xiàn)Facebook 的推送節(jié)制而高效吐绵， 既沒過分打擾，又能打開你的人脈

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?基于三元閉包理論的好友推薦

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基于三元閉包理論河绽，結(jié)合圖上的三角計(jì)數(shù)拦赠，聚類系數(shù)，最短路徑葵姥，k度好友荷鼠，關(guān)聯(lián)預(yù)測等算法，進(jìn)行社交網(wǎng)絡(luò)緊密度分析榔幸，實(shí)現(xiàn)好友推薦

4. 算法實(shí)踐： 社交網(wǎng)絡(luò) — 社團(tuán)推薦

背景：

已知老王的朋友圈里的人相關(guān)信息允乐，能否估計(jì)老王經(jīng)濟(jì)狀況、信用風(fēng)險(xiǎn)削咆？

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“物以類聚牍疏，人以群分”

[圖片上傳失敗...(image-2365fc-1656915095286)]利用社團(tuán)算法（K-core, Louvain，Label Propagation等）進(jìn)行社團(tuán)/群組分析

5. 算法實(shí)踐： 社交/多媒體/電商 — 實(shí)時(shí)推薦

背景：

某電影平臺(tái)上拨齐，擁有龐大的用戶群鳞陨、電影庫，如何在用戶進(jìn)行一系列行為時(shí)進(jìn)行實(shí)時(shí)精準(zhǔn)的推薦瞻惋？

如何解決數(shù)據(jù)稀疏性問題厦滤，如何考慮復(fù)雜的關(guān)系的影響……?

采用Pixie、GRank等多種算法進(jìn)行大數(shù)據(jù)量歼狼、復(fù)雜場景下的實(shí)時(shí)推薦

6. 算法實(shí)踐： 分析功能總結(jié)

應(yīng)用場景：社交網(wǎng)絡(luò)掏导、精準(zhǔn)營銷、信貸保險(xiǎn)等

功能劃分：找關(guān)聯(lián)（鏈路分析羽峰、度/鄰居）趟咆、找路徑添瓷、找群體( 社團(tuán)類、傳播類)值纱、找特征

圖計(jì)算算法：PageRank鳞贷、最短路、K-hop虐唠、聚類系數(shù)悄晃、三角計(jì)數(shù)、Centrality凿滤、最大關(guān)聯(lián)子圖妈橄、

Degree Correlation、K-core翁脆、標(biāo)簽傳播眷蚓、Louvain、PPR反番、關(guān)系預(yù)測沙热、傳播模型、node2vec等

算法實(shí)踐舉例：

個(gè)體價(jià)值發(fā)掘：

PageRank罢缸、Centrality篙贸、TrustRank 等

好友推薦：

基于三元閉包理論

三角計(jì)數(shù)，聚類系數(shù)枫疆，最短路徑爵川，k度好友等

社團(tuán)發(fā)現(xiàn)：

K-core, Louvain，Label Propagation等社團(tuán)算法

實(shí)時(shí)推薦：

Pixie息楔、GRank等