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0微众银行是中国首家民营银行,目前个人客户已突破 2.5 亿人,企业法人客户超过 170 万家。微众银行基于悦数图数据库搭建全行级图平台,并将图指标、图计算纳入风控策略,深度探索潜在的交易风险。 业务挑战:互联网交易数据指数级增长,原有数据库性能不足 为了应对业务的扩展和数据来源的增长以及指数级增长的互联网金融交易风险,微众银行建立了内部一站式大数据管理平台 WeDataSphere。其基础平台由数据交换、数据分发、计算、存储四大
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0智能推荐系统是在大数据的基础上,基于用户的兴趣进行个性化推荐,并且对用户和商品之间的交互信息进行持续监测和反馈,并不断优化推荐系统,从而提高用户体验、丰富平台内容、提高商业价值。 在智能推荐系统的加持下,内容生产从以“编辑推荐”为核心变成以“用户喜好”为核心。智能推荐系统不仅可以帮助平台筛选优质内容,还可以通过对用户数据的持续分析,挖掘出更多潜在需求。 个性化推荐 个性化推荐系统,是通过用户在互联网上
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0GQL是一种新型的查询语言,它可以处理复杂图数据,以提供比传统 SQL更快、更高效的查询方式。GQL图查询语言具有可扩展性,可以使用最少的编程知识来访问图数据库。在本文中,我们将探讨 GQL的概念和实际使用案例。同时,我们还将提供一些 GQL的示例代码,以帮助您更好地了解和应用 GQL。 GQL的概念 GQL是一种图数据库查询语言,它基于 SQL,但并不完全相同。GQL中的所有操作都是基于查询,因此它不像 SQL那样可以存储单个数据。相反,它将每个节
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0在AI领域,大语言模型已成为备受瞩目的焦点,尤其在自然语言处理(NLP)领域,其应用愈发广泛。BLM作为一种多任务语言建模方法,旨在构建一个具备多功能的强大模型。在给定文本和查询条件下,该模型能够充分利用上下文中的丰富信息,如查询内容、特定任务或领域知识,以生成准确而恰当的答案。这一特性使得BLM在优化自然语言处理任务中展现出巨大潜力。 文本分类 文本分类是自然语言处理中非常重要的一部分,因为它可以帮助我们在搜索
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0“数据”,这个词对于大多数人来说已经不陌生了。数据的来源可能是互联网、各种数据库、各种软件、甚至是我们自己。似乎我们所有的生活都离不开它。 但随着人工智能(AI)技术的飞速发展,数据库也开始和 AI产生了密不可分的联系。现在,数据库与人工智能的关系更多是在 AI与云计算之间。 当我们谈论“数据”时,我们到底在谈论什么?数据库是用来存储数据的一种方式,但随着人工智能技术的发展,数据库与人工智能之间似乎开始产生联
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0数据库的发展从早期的单机数据库,到现在的分布式数据库。在单机数据库时代,所有的数据都存储在单机中,随着计算机技术的发展,开始出现了多台计算机联合处理数据的需求,从而诞生了分布式数据库。 分布式数据库是将多个数据库进行整合,通过互联网连接起来。利用互联网技术可以将多台服务器进行集中管理。比如腾讯云就有多个不同类型的数据库产品,如 MySQL、 Oracle、 Redis等等。 分布式数据库的特点 分布式数据库与传统的单机数据库
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0近日,由复旦大学主导的国家重点研发计划“高性能可信跨境贸易支付监管关键技术研究”项目启动会暨实施方案论证会圆满落幕,杭州悦数作为核心合作伙伴之一,积极参与该项目,为项目贡献专业知识与技术能力。 此次项目旨在通过科技创新赋能社会治理与智慧社会,聚焦跨境贸易金融安全与风险防控领域。集结了包括复旦大学、清华大学、北京大学、香港中文大学(深圳)、上海银联公司、北京金融产业联盟、中国工商银行、杭州悦数科技等
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0新的属性图数据库语言标准,ISO/IEC 39075 信息技术 — 数据库语言 — GQL,近日已经发布。但GQL 是什么,这个数据库语言标准中包含了什么内容? GQL 这一新数据库语言标准由国际标准委员会 ISO/IEC JTC1 SC32 WG3 数据库语言团队开发。忽略上面的 ISO/IEC JTC1 标准层次结构的缩写,SC32 WG3 是一个国际委员会,同时负责开发和强化 SQL 数据库语言。SC32 WG3 的参与者(个别专家)由世界各国的标准流程指派。 当标准委员会开始讨论一个新的属性图数据库语言标准
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0知识图谱是以图结构描述的知识。与传统数据库相比,知识图谱在存储、查询、检索方面具有诸多优势。传统数据库对数据的组织是以字段为单位,而知识图谱通过关系、属性和实体等数据类型,将数据组织成复杂的图,使其更容易理解。 由于关系和属性在知识图谱中占据非常重要的位置,因此,在进行知识图谱构建时需要使用专门的算法来实现对实体和属性的计算,即知识图谱算法。 知识图谱算法-实体识别 实体识别是指将给定的文本中的实体识
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0近年来,我国高度重视智能制造的发展,出台了一系列政策措施,鼓励制造业向数字化、网络化、智能化发展。智能制造是以数据为基础、以信息技术为手段,通过对人、机、料、法、环等制造要素的优化配置和有效集成,实现制造业从大规模制造向个性化定制和服务化转型,从而提高制造过程的智能化水平。 智能问答系统概述 智能问答系统是一种通过计算机实现人机交互的智能系统,可以根据用户问题和用户输入,通过自然语言处理技术或机器学
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0GQL 是自 1987 年发布 SQL 标准以来,ISO 组织发布的第二个数据库标准语言 悦数图数据库 v5.0 版本原生支持 GQL,已有首批企业用户采用 经过行业多年的讨论和行动,图查询语言 GQL(Graph Query Language)在 2024 年 4 月 12 日正式发布。GQL 是由国际标准化组织(ISO)和国际电工委员会(IEC)共同制定的图数据库查询语言标准,正式编号为 ISO/IEC 39075。GQL 为管理和查询图数据确立了统一的标准。 与此同时,作为国内图数据库领域的先驱,悦数图数据库正式发布
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0数据的处理包括数据的收集、数据的分析和数据的可视化。收集和存储是数据处理的基础,企业内部收集来的各种原始数据都要经过这些处理才能为企业内部决策服务。在分析和可视化阶段,则是对各种信息进行加工整理,用来指导决策,为企业创造更大价值。 数据收集 数据收集是指对各种信息的搜集和统计,包括调查、观察、统计分析和抽样等。在信息时代,数据的收集范围已经大大扩展,除传统的财务、会计、销售、人力资源等领域外,还包括
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0数据的处理包括数据的收集、数据的分析和数据的可视化。收集和存储是数据处理的基础,企业内部收集来的各种原始数据都要经过这些处理才能为企业内部决策服务。在分析和可视化阶段,则是对各种信息进行加工整理,用来指导决策,为企业创造更大价值。 数据收集 数据收集是指对各种信息的搜集和统计,包括调查、观察、统计分析和抽样等。在信息时代,数据的收集范围已经大大扩展,除传统的财务、会计、销售、人力资源等领域外,还包括
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0着大数据时代的到来,数据分析也逐渐成为了各企业、组织以及个人的必要技能之一。但是数据分析在进行过程中,我们往往会遇到各种各样的问题,比如面对不同类型的数据,如何进行有效的分析?今天和大家分享一些常见的数据分析方法和工具,希望对大家有所帮助。 运营数据分析 运营数据分析主要是通过数据的收集和分析,从不同的维度对运营过程中的数据进行分析,从而帮助运营人员做出有效决策。 常见的运营数据分析工具有: 微信小程
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0Gartner 在《2023 年人工智能技术成熟度曲线》报告中,建议企业可以考虑采取以下行动来开启知识图谱: 创建知识图谱工作组:通过评估数据与分析(D&A)领导者、从业者和业务领域专家的技能,创建一个由他们组成的知识图谱工作组。要强调的是,在分析和人工智能中,可靠且高效的数据交付面临的障碍,以及知识图谱如何消除这些障碍。 运行试点项目:运行一个试点项目,以识别需要定制知识图谱的用例。试点项目不仅应为业务带来实际价值
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0在数字化转型的大潮中,越来越多的数据正在以图的形式发生关联。有效地挖掘这些数据中的知识,以满足专业化和个性化需求的增长,已经成为一个迫切需要解决的问题。大语言模型(LLM)和知识图谱(KG)作为两种关键的知识处理技术,它们的能力具有高度的互补性,并正在经历深度融合的发展。 为了加速产业共识的形成,并推动大模型在数据应用领域的快速进展,中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会(CCSA TC601)在线上召开了《大模
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0金融数据分析是一门综合性的交叉学科,它深度融合了统计学、数学、经济学等多领域的知识。在进行金融数据分析时,不仅需要掌握这些学科的基本原理和方法,还需要灵活运用经济学、金融学、会计学以及管理学等相关领域的专业知识。金融数据分析的基本方法和工具对于有效梳理和分析金融领域的问题至关重要,它们能够帮助我们系统地总结问题,并针对性地提出有效的解决方案。通过这些方法和工具的应用,我们可以更加深入地理解金融市场
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0行业知识图谱是一种将行业知识从业务场景抽象到计算机可读的知识结构。它是指在行业内业务领域中,对各种业务实体、概念、属性以及关系的一种结构化描述。是一种通过知识表示、推理和查询的手段,将行业知识以图形化方式表示出来。它可以被用来建立企业的知识库,解决企业中存在的信息不全、信息不一致等问题,使企业能够快速掌握新市场、新产品的相关信息,提高市场反应速度和决策能力。 实现知识的互联互通 在企业中,知识是有边
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0行业知识图谱是一种将行业知识从业务场景抽象到计算机可读的知识结构。它是指在行业内业务领域中,对各种业务实体、概念、属性以及关系的一种结构化描述。是一种通过知识表示、推理和查询的手段,将行业知识以图形化方式表示出来。它可以被用来建立企业的知识库,解决企业中存在的信息不全、信息不一致等问题,使企业能够快速掌握新市场、新产品的相关信息,提高市场反应速度和决策能力。 实现知识的互联互通 在企业中,知识是有边
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0知识图谱(Knowledge Graph)是一种新型的知识表示、存储和查询的方法,也是人工智能领域中重要的基础技术之一。本文主要介绍了知识图谱的概念、产生背景,以及发展历程,并详细分析了知识图谱人工智能领域中的应用,最后对其未来的发展趋势进行了展望。 知识图谱简介 知识图谱(Knowledge Graph)是一种新型的知识表示、存储和查询的方法,它以实体、关系和属性等基本元素为核心,通过对各种信息资源进行整合和映射,从而构建起一个由多个层
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0随着 5G 和万物互联时代的到来,家庭和企业对宽带的需求持续增长,同时,基础设施的完善和运营商支持的网络设备规模的扩大使得网络拓扑更加复杂。因此,如何提高宽带业务处理的效率,以及如何有效地规划从终端和末端设备到机房设备的最优路径,成为了运营商宽带业务持续扩展亟需解决的瓶颈。 01宽带业务中的痛点与挑战 某运营商在过去采用基于传统关系型数据库的系统做路由计算,该模式需要针对某地市的所有相关设备做全网路由预计算
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0北京,2023年12月6日—— IDC DataSphere数据显示,到2027年,全球非结构化数据将占到数据总量的86.8%,达到246.9ZB。未来非结构化数据仍是数据产生和存储的主要形式,如何更好地管理非结构化数据、挖掘其背后的价值,则更加重要,这也是区分与其他公司竞争力的关键。图数据管理分析平台作为其中的关键一环,被越来越多的厂商关注,从开源到采购商业化版本,市场规模仍保持乐观增长。 近日,IDC发布了《图数据管理分析平台核心能力与市场趋势判断
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1图数据库开源项目的意义与应用领域?
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1图 数据 库 的发展趋势?
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1图数据库优势?
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2关系型数据库和图数据库介绍和比较?
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1图数据库是什么?
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