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成果发布 | 图数据管理与分析技术
巢博士 2019-07-23
导语

图数据库(Graph Database),也可称为面向/基于图的数据库,是一种非关系型(NoSQL)数据库,它应用图理论存储实体之间的关系信息。传统的关系型数据库用于存储“关系型”数据,在管理复杂数据时的效果并不理想,其查询时间往往超出预期,而图数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷,使用图数据库可以快速查询各类关联数据。从计算和分析数据之间关系的角度来说,图数据库比传统数据库的性能有巨大提升,因此在金融、电信、证券、交通、公安、军工、社交网络、生物信息网络等一系列领域都存在巨大需求。

图数据库(Graph Database),也可称为面向/基于图的数据库,是一种非关系型(NoSQL)数据库,它应用图理论存储实体之间的关系信息。传统的关系型数据库用于存储“关系型”数据,在管理复杂数据时的效果并不理想,其查询时间往往超出预期,而图数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷,使用图数据库可以快速查询各类关联数据。从计算和分析数据之间关系的角度来说,图数据库比传统数据库的性能有巨大提升,因此在金融、电信、证券、交通、公安、军工、社交网络、生物信息网络等一系列领域都存在巨大需求。

本成果的图数据管理与分析技术由清华大学软件学院独立研究和开发,该技术实现了针对海量图数据的有效管理与分析,支持对复杂图数据的有效存储、索引、查询、分析、挖掘,通过有机融合图数据的管理方法和分析技术,实现复杂异构数据的高效组织、处理和展现。本成果技术支持面向领域的复杂图数据的有效建模、管理和分析,具有图数据存储、数据分析和数据挖掘的功能,能快速全面地对给定领域的复杂数据进行查询和分析,并通过丰富的接口和服务支持面向领域应用的二次开发。本成果技术成熟度高,相关技术已申请国家发明专利,并已研制原型Demo在校内部署运行。

图数据管理与分析产品的市场规模较大,虽然尚无准确统计数字,但是诸如领英、沃尔玛、CISCO、HP、eBay、空客等全球知名企业都在使用图数据库Neo4j。中国企业亟需具有自主知识产权的图数据库产品来构建自己的应用。与这些产品相比,本成果技术能够将图数据管理技术与图分析技术从底层开始进行有效耦合,通过成体系的全面优化方法,提高图查询和分析的效率。

各类数据库发展竞争趋势(图片来源:https://db-engines.com/en/ranking_categories)


应用前景

图数据库技术属于当前国内外研究热点,正处于迅猛发展阶段。亚马逊等世界诸多公司在逐步加大使用图数据库产品/知识图谱的力度。金融领域可以使用图数据分析技术来实现客户征信分析和反欺诈等。本成果技术可用于金融、物流、医疗、电信、证券、社交网络、生物信息网络等领域,应用前景广阔。


知识产权

已申请发明专利8项


团队介绍

本成果团队长期研究非结构化数据管理技术。近年来承担国家重点研发计划、国家自然科学基金等项目。主要负责人为清华大学长聘副教授、博士生导师,任北京电子学会理事,在本领域发表论文120余篇,授权发明专利22项,相关成果获得国家科技进步二等奖。


合作方式

专利许可。

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作者 巢博士

活跃作者
  • 爱因斯坦 科研工作者 北京航空航天大学 博士
  • 金陵 本科生 北京大学 本科
  • 梅西 本科生 北京工业大学 本科


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