有人能通俗介紹一下圖計算嗎？

1樓：javeme

個人對圖計算理解：

圖計算是以圖遍歷的形式來計算圖中頂點的重要性、或者計算頂點的相似性等，一般是基於整體資料進行全量掃瞄分析得出結果，類似關聯式資料庫中對錶進行統計（如統計使用者平均年齡），只是圖關注的不是表的維度，而是圖的維度：一層一層沿著關聯關係的方向走。圖計算的核心是以頂點之間的關聯關係為基礎的計算。

圖計算應用場景包括：社交網路分析、網路攻擊分析、金融風控與反欺詐、知識圖譜等。舉個簡單的例子：比如根據IP之間的attack關係找到哪些是幕後主使。

2樓：野生圖資料愛好者

圖計算系統是基於圖（Graph）的形式，將資訊中的實體，以及實體之間的關係，分別抽象表達成為「頂點」以及「頂點間的邊」這樣的結構資料。圖計算的方式尤為適合處理大資料規模節點的關聯關係分析計算。

相比傳統的關係型資料（以Oracle為代表），圖的邏輯可以很好的解決目前遇到的關聯資料分析問題，如繪製使用者社交關係圖譜做社交影響力排名、好友推薦；通過繪製資金交易圖譜做大資料徵信、反欺詐等應用；構建裝置關係網路圖譜實現物聯網建模分析、供電網路建模分析等等。

以社交場景為例，以往我們分析微博大V的權重，通常會按其粉絲數量來排名；而圖資料的邏輯對人物關聯關係分析極其友好，不僅關注粉絲數量，同時還關注粉絲質量。也就是說，會同時根據粉絲們的權重綜合來計算。此外還會再計算高互動頻次（親密度）的粉絲的權重值，完全沒互動的粉絲權重等等維度。

這樣一來，同樣是200萬粉絲的大V，靠買殭屍粉的大V和與頻繁互動的大V，傳統分析模式下，兩者權重是差不多的，而在圖資料下，兩者權重會是懸殊的，誰在「裸泳」一目了然。