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<h3 id="post-活动背景">活动背景</h3>
GQL 是自 1987 年发布 SQL（Structured Query Language）标准以来，ISO 组织发布的第二个数据库标准语言。尽管数据库类型繁多，例如向量数据库、时序数据库等，但目前仅有 SQL 和 GQL 两种被 ISO 组织正式标准化的数据库查询语言，标志着图数据库技术在数据库领域的重要性和广阔前景。
SQL 在发布之后，立即成为数据管理的行业标准，极大促进了关系型数据库技术的标准化和商业化。与 SQL 对产业的推动类似，GQL 的标准化将大幅降低图数据库技术的入门门槛，提升技术的普及率，使得更多的企业用户能够轻松采纳并有效利用图数据库来处理复杂的关系数据。
本次图创价值 Live 活动将以产品总监的视角，多方位解构 GQL 这一新发布的图查询语言，探讨 GQL 对未来数据查询和数据分析的重要性。最后，即将发布的新版本悦数图数据库将原生搭载 GQL，为数据库赋予更强大的查询能力。
<h3 id="post-活动时间">活动时间</h3>
5 月 23 日 13:00
我们将在悦数图数据库官方
微信视频号 和 B站账号 同步直播哦~
详情请扫描海报二维码进行预约哦~
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后续我们还会继续针对
GQL 和新版本悦数图数据库推出更多干货满满的内容~
欢迎大家持续关注~

5 月 23 日 13:00，我们将在悦数图数据库官方
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图创价值 Live——悦数与你一同解构 GQL

中国移动：悦数图数据库在金融风控领域的落地应用

悦数图数据库发布 v3.4.0，深入探索数据价值

五矿期货：悦数图数据库在金融期货行业的应用与实践探索

同盾科技：聊聊知识图谱在金融风控场景中的应用

悦数图数据库完成鲲鹏、飞腾、海光等多款国产 CPU 信创兼容性认证

![分布式图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2024-07-28.jpg)

随着互联网的快速发展， Web技术应用越来越广泛，用户和内容之间的关系也越来越复杂。当我们想要更好地理解用户时，推荐系统的出现提供了很大的帮助。然而，随着业务的发展，推荐系统对性能和可扩展性提出了更高的要求。图数据库具有良好的可扩展性、可靠性和鲁棒性，非常适合处理复杂的关系数据。本文介绍了如何将分布式图数据库应用于[实时推荐系统](https://www.yueshu.com.cn/solutions/real-time-recommendation)中，并给出了系统架构、实现和性能测试。

### 引言

随着互联网的发展， Web技术应用越来越广泛， Web技术已经成为企业不可或缺的重要基础设施之一。当我们使用 Web时，我们会看到很多内容，用户也会主动地去发现这些内容，但 Web并不是一个完美的生态环境。如果我们想要更好地理解用户和内容之间的关系，就需要一个强大的推荐系统来帮助我们。推荐系统是指根据用户的历史行为，向用户推荐其感兴趣的内容。推荐系统通常由多个组件组成，包括数据存储、计算引擎、推荐算法等。随着业务的发展，推荐系统面临着以下几个挑战：
1.数据规模不断增长
2.数据类型复杂多样
3.实时响应
4.海量数据存储和处理

### 数据结构

由于业务需要，我们希望每个推荐系统都支持多种推荐算法。例如，基于内容的推荐、基于用户的推荐和基于产品的推荐。每种算法都有自己的特点和缺点，因此我们需要一个能够同时处理多种推荐算法的平台。由于我们主要关心用户，因此我们将推荐系统分为两个阶段：推荐阶段和实时阶段。

为了实现这两个阶段，我们需要有一个数据结构来存储用户和内容之间的关系，以及用户对内容的兴趣度。该数据结构被称为图数据库（Graph Database），它是一种图数据存储模式。用户和内容之间的关系通过边连接起来，从而实现多个算法。

### 分布式图数据库系统设计

图数据库的一个重要应用是在实时推荐中。实时推荐系统一般涉及用户、商品、物品、地理位置等多个实体，需要对这些实体之间的关系进行建模。图数据库支持多表联合查询和事务，可以处理大规模复杂的数据，能够在分布式环境下高效地实现查询。因此，在实时推荐系统中使用图数据库是非常合适的。

### 推荐系统的实现

为实现上述实时推荐系统，我们基于 Jenkins构建了一个简单的 Web应用，包含一个推荐引擎（Role-Based Recommender）和一个基于用户行为的实时推荐模块。

用户行为分析模块对用户的行为数据进行收集和处理，为推荐引擎提供原始数据。然后，用户行为分析模块将分析结果显示为一个用户的历史行为特征向量。在推荐引擎中，基于用户的历史行为特征向量生成基于内容的推荐列表。

在推荐引擎中，用户可以查看和修改自己的历史行为特征向量。根据用户的历史行为特征向量，系统将为每个用户生成一组新的推荐列表。

悦数图数据库凭借其强大的原生图引擎，不仅实现了低延迟的读写操作与高吞吐量处理，更为大数据驱动的精准营销提供了坚实的技术支撑。在用户画像分析与个性化推荐等前沿场景中，悦数图数据库能够高效捕捉并解析复杂的数据关系网络，确保企业能够迅速洞察用户行为模式与偏好，从而制定出更加精准、个性化的营销策略。

结合分布式图数据库在实时推荐系统中的应用，悦数图数据库更是将这一优势发挥得淋漓尽致。它能够实时处理海量数据，确保推荐结果既符合用户的即时需求，又能够预测其潜在兴趣，为用户带来前所未有的个性化体验。这一技术的广泛应用，不仅极大地提升了用户满意度与忠诚度，更为企业带来了显著的商业价值增长。展望未来，悦数图数据库将继续引领图数据库技术的发展潮流，为大数据时代的精准营销与个性化服务注入源源不断的动力。

结合分布式图数据库在实时推荐系统中的应用，悦数图数据库更是将这一优势发挥得淋漓尽致。它能够实时处理海量数据，确保推荐结果既符合用户的即时需求，又能够预测其潜在兴趣，为用户带来前所未有的个性化体验。

分布式图数据库在实时推荐系统中的应用

![GQL图查询语言](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2024-07-27.jpg)

在图查询语言中，可以定义查询模式，支持对图数据进行计算。相比于传统的查询语言， GQL图查询语言的性能更高，可以满足更复杂的场景需求。 随着大数据技术的快速发展，我们已经进入到了一个以“图”为代表的大数据时代。由于图结构本身具有非线性、多样性、异构性等特点，使得我们在对图数据进行计算时面临着许多困难。为解决这些问题， [GQL图查询语言](https://www.yueshu.com.cn/posts/GQL-v5.0-release)应运而生，并在一系列重大突破中脱颖而出，成为目前最流行的图查询语言。

### 什么是图数据

图数据是指一组数据集，包含了各种类型的结构，如节点、边、关系、路径等。这些数据集中包含了很多信息，其中大部分都是非结构化数据，因此需要借助图数据管理平台进行图查询和分析。

以互联网为例，我们每天都会产生大量的网络数据，比如用户浏览行为、搜索记录、电商交易信息等。如果将这些数据存储到关系型数据库中，通常需要使用传统的查询语言来进行查询和分析。

但是，关系型数据库主要适用于关系复杂的场景，而图数据由于其高度的非线性和异构性，无法满足这些复杂场景的需求。因此，我们需要设计一种新的查询语言来处理图数据。

GQL图查询语言是一种处理图数据的语言，主要用于解决图结构中各种复杂关系的查询和分析问题。

### 图数据的特点

图数据具有结构化、非线性、异构性等特点，这使得传统的计算范式难以处理图数据，主要表现为以下几点：
（1）图结构复杂，关系多样；
（2）图中每个节点都具有不同的属性，每个边都有不同的含义；
（3）图中数据可能以多个维度进行存储，且每个维度都可能是一个独立的实体。

基于上述特点，传统的计算范式无法很好地处理图数据。为了解决这些问题，我们需要引入新的数据模型和编程语言。

### 图查询语言

在图查询语言中，通过定义一系列的规则，可以计算出一个图数据集合中的顶点之间的边。在图查询语言中，通常会用到一些图数据库才有的概念，比如“Node”、“Segment”等等。这些概念可以用来存储不同类型的数据，例如“Segment”、“Node”等等。它们之间虽然有一些相同之处，但也存在着一些区别。

### GQL的优势

与传统的查询语言相比， GQL图查询语言有很多优势：
1、不依赖于内存，直接在磁盘上进行操作，因此 GQL的性能更高；
2、 GQL可以提供丰富的语法，对语言的使用更灵活；
3、可以提供灵活的语法和格式，方便算法和开发人员在各种环境中进行操作；
4、支持多种不同类型的数据类型，可以支持 RDD、 OLAP、 MPP等数据结构；
5、支持多语言多版本，可以用于不同的环境和不同的人员；
6、可以使用 SQL语句查询，也可以使用 GQL来进行图计算。SQL语句可以是传统的 SQL语言，也可以是 GQL语言。
7、在图查询中，我们不需要事先知道图结构就可以进行查询，只需要知道想要查询的子图即可。

随着悦数图数据库v5.0版本的发布，我们不仅见证了图数据库技术的一次重大飞跃，更共同开启了图数据处理的新时代。GQL（Graph Query Language）图查询语言的全面原生支持，不仅标志着图查询语言与图数据库核心技术的深度融合，更预示着数据驱动决策、复杂关系网络分析将迈入前所未有的高效与精准阶段。企业用户能够无缝对接这一技术革新，直接利用GQL的强大表达力和分布式图数据库的极致性能，解锁数据背后的深层洞察，加速业务创新与决策优化。

随着图数据库技术在各行各业应用的不断深化，悦数图数据库v5.0及其对GQL图查询语言的原生支持将成为推动数字化转型、构建智能生态的重要基石。通过持续的技术创新与合作共赢，图数据库将在更多领域展现出其独特的价值，引领数据科学与实践迈向更加辉煌的篇章。

随着图数据库技术在各行各业应用的不断深化，悦数图数据库v5.0及其对GQL图查询语言的原生支持将成为推动数字化转型、构建智能生态的重要基石。通过持续的技术创新与合作共赢，图数据库将在更多领域展现出其独特的价值，引领数据科学与实践迈向更加辉煌的篇章。

GQL图查询语言：开启图数据处理新时代

![实时推荐系统](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2024-07-26.jpg)

[实时推荐系统](https://www.yueshu.com.cn/solutions/real-time-recommendation)作为一种新型的信息服务，不仅可以在电商平台、社交平台等领域广泛应用，同时也是一种有效的商业模式，已经成为众多企业的核心竞争力。近年来，随着图数据库技术的发展，在推荐领域也取得了很大进展，本文总结了推荐系统中的常用图数据库中常用的推荐算法，并介绍了基于图数据库实时推荐算法的最新研究进展和应用案例。

### 引言

实时推荐系统作为一种典型的个性化推荐算法，其在电子商务、社交媒体等领域的应用非常广泛，并得到了广泛的关注。啥时候推荐系统中最重要的就是用户和物品之间的关系，如果推荐算法能正确处理好用户和物品之间的关系，那么将大大提高推荐系统的质量。目前在推荐算法方面，图数据库已经成为一种非常成熟的数据管理方式。因此，将图数据库应用于推荐算法中，不仅能够提高实时推荐系统的准确率和用户体验，同时还能有效解决海量数据所带来的数据管理难题。本文主要总结了图数据库中常用的推荐算法及其研究进展，并对图数据库中实时推荐算法进行了展望。

### 推荐系统常用图数据库

目前，图数据库主要有两类：图数据库和关系数据库。与传统的关系数据库相比，图数据库具有数据量大、查询速度快等优势。从应用角度来看，图数据库可以在不同的应用场景中发挥出重要的作用，如在社交网络中可以用于好友推荐、发现兴趣爱好等；在电商场景中可以用于商品推荐、用户兴趣发现等；在金融场景中可以用于风险监控等。目前，图数据库在推荐领域主要有四大类应用：

1.协同过滤算法，如矩阵分解、相似性计算等
2.矩阵分解改进，如矩阵分解的剪枝、矩阵分解的矩阵补全等
3.基于图数据的推荐算法，如基于图的协同过滤算法、基于图的推荐算法
4.基于图数据的其他算法，如图神经网络等

### 最新研究进展

近年来，图数据库技术得到了长足的发展，目前常用的图数据库有 PyTorch、 Spark Graph、 Hadoop Hive等。在图数据库中， TensorFlow作为目前最流行的机器学习框架，也是现在开源的深度学习框架之一。与传统关系型数据库相比， TensorFlow具有更好的可扩展性，支持大量用户数据，并可以实现更多的功能。在图数据库中，为了提升实时推荐系统的效率和性能，国内外学者们提出了很多新算法，本文列举了部分基于图数据库的最新研究进展，并将其应用到实际的推荐系统中去。

### 应用案例

实时推荐系统在电商、社交、医疗等领域有着广泛的应用，在电商领域，以淘宝为例，推荐系统在淘宝应用中主要实现两个功能：第一个功能是将用户的历史购买记录，进行排序并展示给用户；第二个功能是基于用户历史购买记录进行商品推荐，提高商品推荐的精度和质量。在社交领域，以抖音为例，推荐系统可以帮助用户在抖音中发现自己感兴趣的内容。医疗领域的推荐系统主要解决的问题是：如何根据用户的历史健康数据和疾病数据进行个性化的医疗推荐。

悦数图数据库以其优良的多维信息关联能力和先进的图算法技术，正引领着个性化推荐系统的新一轮革新。它不仅深刻洞察了消费者标签、购买行为与商品属性之间的复杂联系，还通过实时数据分析和动态调整策略，确保了推荐内容的高度个性化和时效性。随着图数据库实时推荐算法在前沿领域的不断探索与应用，悦数图数据库正逐步成为企业提升营销精准度、增强用户体验、以及优化商业决策的关键驱动力。随着技术的不断成熟与数据生态的日益丰富，悦数图数据库将为企业开启一个更加智能化、高效化的营销新纪元，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续的业绩增长与品牌价值的飞跃。



随着图数据库实时推荐算法在前沿领域的不断探索与应用，悦数图数据库正逐步成为企业提升营销精准度、增强用户体验、以及优化商业决策的关键驱动力。