基于图数据库的实时推荐应用场景
随着互联网行业的发展，大量数据产生，而[实时推荐]()系统正是对这些海量数据进行实时计算的重要手段。随着移动互联网、社交网络、电商等应用场景的不断发展，用户需求也随之不断变化，用户的行为也随之发生变化。如：用户的浏览行为、购买行为等都发生了很多变化。 传统的实时推荐系统往往是基于历史数据进行预测，而我们知道，历史数据只能给出用户当前浏览过哪些商品，如果想要预测商品的未来趋势，则需要了解用户浏览过哪些商品，浏览了哪些商品、停留了多久、收藏了哪些商品等信息。
数据连接
在实际开发中，一般会采用三层架构，包括数据接入层、数据访问层和数据处理层。
在数据接入层，主要负责把业务系统的数据接入到图数据库中，然后使用图数据库的方法来存储和查询这些数据。
在数据访问层，主要是实现数据的访问和更新，因为我们希望实时推荐系统能够满足业务实时性要求。
在数据处理层，主要负责将采集到的实时业务系统的数据转化为图数据库中的有向无环图，然后进行查询和处理。
在这三个层次中，最核心的就是我们需要做一个实时计算引擎，这也是基于图数据库开发实时推荐系统的重要原因之一。基于图数据库开发实时推荐系统，可以让我们在保证实时性要求的同时还能保证查询效率。
数据管理
实时推荐系统的核心就是对海量数据进行实时计算，并且需要对不同类型的数据进行存储和管理。随着数据量的不断增加，以及用户行为的不断变化，需要对大量不同类型的数据进行存储和管理。因此，在图数据库中，需要能够支持不同类型的数据存储、访问和管理，支持流式计算和内存计算。
数据计算
在实际场景中，推荐系统往往是不可能实时计算的，因此需要将推荐系统与图数据库相结合，以达到数据实时计算的效果。
传统的图数据库也可以实现实时推荐，但其设计比较复杂，并且存在无法满足海量数据计算需求、数据存储成本高等问题。因此，基于图数据库的实时推荐系统可以很好地解决上述问题。
推荐引擎
推荐引擎是基于图数据库构建的，首先将用户-物品的交互行为通过图数据库进行存储，然后根据用户-物品之间的关系，将用户和物品关联起来。最后，根据用户-物品的关系以及历史交互行为进行个性化推荐，在推荐引擎中会考虑两个方面：用户的兴趣偏好和商品本身的特征。
推荐效果评估
推荐系统的好坏取决于三个方面，即用户的满意度、项目的质量、系统的性能。对于用户满意度而言，主要关注用户的注册/登录，停留时间，商品浏览等数据。对于项目质量而言，主要关注项目的曝光、点击、收藏、购买等数据。对于系统性能而言，主要关注推荐算法运行效率，如：单位时间内处理数据量、计算速度等。
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