有效的推薦為何如此重要
有效的推薦是帶來流量的重要手段,。圖數(shù)據(jù)技術通過即時處理訪問者生成的實時信息、瀏覽行為和歷史偏好,，可以對文章,、視頻、產(chǎn)品和服務做出準確的推薦,，同時還能與地理位置（POI）等信息結(jié)合,，給用戶實時實地推薦更合適的商家，讓平臺提供的推薦信息更具有吸引力,。
圖技術與傳統(tǒng)推薦手段的區(qū)別,？
高昂 VS 低改動成本
由于在關系型數(shù)據(jù)庫中所有的數(shù)據(jù)庫模式都需要提前定義，當數(shù)據(jù)量和維度快速增加時,，所需的改動成本也會更加高昂
滯后 vs 實時推薦
基于內(nèi)容的過濾等目前流行的推薦算法依賴快速遍歷不斷增長和高度互聯(lián)的數(shù)據(jù)集,，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲方式在處理關聯(lián)數(shù)據(jù)時效率較低
模糊 vs 精準推薦
由于數(shù)據(jù)維度和視圖的缺失常常導致推薦結(jié)果不夠準確，圖技術能夠提供實時的上下文洞察,，圍繞用戶行為提供更精準的推薦建議
同樣的場景,，可以使用關系型數(shù)據(jù)庫嗎?
面對億萬級用戶和實時產(chǎn)生的大量交互數(shù)據(jù)，使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫很難快速深度探索數(shù)據(jù)間關聯(lián)關系,。而要作出有效的實時建議,，數(shù)據(jù)平臺必須了解實體之間的關系，以及這些關聯(lián)的質(zhì)量和強度,。 只有圖技術能夠根據(jù)用戶購買,、交互和評論有效跟蹤這些關系，以提供對客戶需求和產(chǎn)品趨勢最有意義的深刻見解,。
使用悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢
精準高效的實時推薦效果
使用收益
靈活的設計模式
在關系型數(shù)據(jù)庫中所有的數(shù)據(jù)庫模式都需要提前定義,，后續(xù)改動代價高昂。而圖模型中,，只需要重新增加模式定義再局部調(diào)整圖數(shù)據(jù),，便可完成在原有的數(shù)據(jù)源上增加標簽或添加屬性
高效的關聯(lián)查詢
在用圖數(shù)據(jù)庫存儲的知識圖譜中，可以通過查詢實體的邊和其邊上的標簽來快速地獲取與其相聯(lián)系的另一實體,，而不用再進行各種表的關聯(lián)操作,，關系查詢的效率顯著提高
精準的實時推薦
圖數(shù)據(jù)庫可以有效地關聯(lián)消費者標簽、購買行為和售賣商品等多維度信息,，結(jié)合圖算法為客戶提供精準實時的個性化推薦,，幫助企業(yè)大幅度提高營銷轉(zhuǎn)化效率
