前言
本文将分为以下3个部分进行介绍:
第1章 什么是图计算
第2章 图引擎服务介绍
第3章 查询和分析功能介绍
本文主要介绍了图计算定义及特点,希望通过本文能够让你了解图计算及华为云图引擎服务,掌握使用图引擎进行查询和分析
一、什么是图计算
1.图.无处不在
在现实生活中,人与人,物品与物品,人与物品之间存在着多样性的关系,我们会获得多种多样的图,如下所示,可以看出图在我们现实生活中是无处不在的。
通信网络
顶点: devices, routers; 边: network flow
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社交网络
顶点: users, posts; 边: relations, Likes
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用户商品图
顶点: users, items; 边: Ratings
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天气变化的Wiki文章
顶点: Wiki articles; 边: Links
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2. 什么是图计算
• 定义:“图计算”是以“关系”为基础对现实世界的一种“图”结构的抽象表达,以及在这种数据结构上的计算模式
• 描述: G = (V,E,D) V = vertex (顶点或者节点) E = edge (边) D = data (属性&权重)
• 擅长: 擅长处理具备连接关系的、海量的、多变的数据的查询、分析;
特点:
• 不依赖数据的结构化,数据多样
• 多数据关联,具备传播能力
• 数据动态变化,实时交互式分析
• 可解释
天然就是图数据关系:
• 社交关系
• 资讯传播网络
• 通信网络
• 组织结构
• ……
适合场景:
• 意见领袖挖掘
• 好友推荐
• 用户分群
• 组织结构分析
• ……
3. 图计算优势
• 表达能力强,适合表达多种复杂关系、支持丰富语义
从表达能力上看,传统数据库表达数据相对单一,图计算可以支持N对N的表达,形式更加多样,表达能力更强
丰富的数据表达,可扩展性支持
关系数据库 图计算
(1:1或1:N) (N:N)
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• 大数据量下,潜在关系挖掘 快速高效
从性能上看,图计算对于多重关系的查询速度远远高于传统的数据库,同时图具备高性能的并行计算能力
无论从表达能力上还是性能上均可以看出,图计算具有更大的应用优势,
快速的多跳关系查询
跳数 | 关系数据库 | 图引擎服务 | 返回的记录数 |
2 | 0.162 | 0.025289 | 213597 |
3 | 63.589 | 0.779019 | 1031115 |
4 | 1368.662 | 1.452095 | 1227152 |
5 | 未完成 | 1.474496 | 1230000 |
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• 图计算可能成为AI下一跳的关键基础技术
图计算在高维稀疏场景性能有望提升百倍
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NIPS/SIGMOD/NDSI等数据库、图计算和AI领域顶会观点总结:
• 数学上,在AI计算中,图计算和深度学习是硬币两面,具有等价性、可互换
4. 图计算 ∙ 稳步上升到顶峰阶段
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5. 图计算发展-技术日趋完善,生态日趋稳定
图计算功能如今技术已日趋完善,很多公司都发布了自己的图计算产品,生态也已趋稳定
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2、 图引擎服务介绍
1. 图引擎服务:超大规模一体化图分析与查询
华为云图引擎服务是一种超大规模一体化图分析与查询平台,内部具有丰富的图分析算法库,高性能的图计算内核,分布式高性能存储引擎,支持属性图的扩展,同时开源接口兼容,并且结果呈现格式上多样化,具有大规模,高性能,查询分析一体化,简单易用等优点
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2. 图引擎服务整体解决方案
用户可以将自己的历史数据批量式的导入图引擎服务,同时还提供了增量式的数据导入方式,方便用户进行实时的数据更新,也可以通过图引擎提供的SDK轻松访问图引擎服务,使用方便,操作简单。
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3. 图引擎服务使用页面
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• 图查询区:支持标准图查询语言Gremlin,兼容您的使用习惯
• 图分析区:提供丰富的图分析算法,简单易用
• 可视化区:支持,所见即所得可视化展示
• 结果记录区:操作记录可见,支持JSON格式结果导出, 轻松获取
4. 使用场景
华为云图引擎服务使用场景也非常丰富
互联网
好友/商品/资
讯推荐
异常行为分析舆情分析
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知识图谱
智能问答知识消歧
学习路径推荐
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金融风控
实时欺诈检测失联人员追踪信度分析
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智慧城市
路径规划
管道压力调节城市路网调控
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3、 查询功能
什么是Gremlin?
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Gremlin是Apache TinkerPop 框架下的图遍历语言Gremlin是一种函数式数据流语言,可以使得用户使用简洁的方式表述复杂的属性图
(property graph)的遍历或查询每个Gremlin遍历由一系列步骤
(step,可能存在嵌套)组成,每一步都在数据流(data stream) 上执行一个原子操作
除了华为图引擎服务,TA们也用的是Gremlin,已经成为业界的事实标准
[图片上传失败...(image-5cfe96-1656915095285)][图片上传失败...(image-8938c3-1656915095285)][图片上传失败...(image-a8e232-1656915095286)][图片上传失败...(image-272fac-1656915095286)]
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1. Gremlin基本操作(一)
常用的语句如下所示,通过各个语句的轻松组合可以实现复杂查询功能
• map(x)
select(“a”,”b”) id() mean() count()value(“age”) order()sum() groupCount()
• flatMap(x)
out(“knows”) values(“name”) properties() v()in(“created”) match(x,y,z) outE(“knows”)
• filter(x)
has(“name”,“gremlin”) and(x,y)coin(0.5)dedup(10)where(“a”,eq(“b”)or(x,y)sample(10)
• sideEffect(x)
groupCount(“m”)tree(“m”)subgraph(“m”)store(“m”)group(“m”)
2. Gremlin基本操作(二)
例如: “gremlin” 认识的人的年龄分布
我们可以将其分解为以下五个步骤
(1) 所有人
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(2) 然后找到名字为“gremlin”的人
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(3) gremlin” 认识的人
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(4) 基于上一步,查询这些人的年龄
[图片上传失败...(image-6f593a-1656915095286)]
(5) 获得年龄分布
[图片上传失败...(image-2b0b66-1656915095286)]
通过以上五个步骤,我们可以实现gremlin” 认识的人的年龄分布
3. 查询功能总结
支持业界标准图查询语言:Gremlin
Gremlin 遍历由一系列步骤(可能存在嵌套)组成,每一步都在数据流上执行一个原子操作
基本操作:map(x), filterMap(x)、filter(x)、sideEffect(x)等:
举例:”gremlin“认识的人的年龄分布
g.V().has("name","gremlin").cout("knows").values("age").groupCount()
以上是对华为云图引擎做的简要介绍
4、 分析功能
1. 应用场景和算法联系
[图片上传失败...(image-9c67f1-1656915095286)][图片上传失败...(image-86f198-1656915095286)][图片上传失败...(image-6b86e2-1656915095286)]2.算法实践: 社交网络 — 个体价值发掘
背景:
以新浪微博为例,如何给每个用户评分?
(传统评分=关注数+粉丝数+微博数)
[图片上传失败...(image-eef24a-1656915095286)]
基于PageRank的用户评价
利用各种中心度(centrality),TrustRank之类的算法寻找社交网络中的领袖人物(高价值用户)
3. 算法实践: 社交网络 — 好友推荐
背景:
你在 Facebook 上更新一下联系人,会得到后台很多联系人推送,你会发现Facebook 的推送节制而高效, 既没过分打扰,又能打开你的人脉
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基于三元闭包理论的好友推荐
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基于三元闭包理论,结合图上的三角计数,聚类系数,最短路径,k度好友,关联预测等算法,进行社交网络紧密度分析,实现好友推荐
4. 算法实践: 社交网络 — 社团推荐
背景:
已知老王的朋友圈里的人相关信息,能否估计老王经济状况、信用风险?
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“物以类聚,人以群分”
[图片上传失败...(image-2365fc-1656915095286)]利用社团算法(K-core, Louvain,Label Propagation等)进行社团/群组分析
5. 算法实践: 社交/多媒体/电商 — 实时推荐
背景:
某电影平台上,拥有庞大的用户群、电影库,如何在用户进行一系列行为时进行实时精准的推荐?
如何解决数据稀疏性问题,如何考虑复杂的关系的影响……?
采用Pixie、GRank等多种算法进行大数据量、复杂场景下的实时推荐
6. 算法实践: 分析功能总结
应用场景:社交网络、精准营销、信贷保险等
功能划分:找关联(链路分析、度/邻居)、找路径、找群体( 社团类、传播类)、找特征
图计算算法:PageRank、最短路、K-hop、聚类系数、三角计数、Centrality、最大关联子图、
Degree Correlation、K-core、标签传播、Louvain、PPR、关系预测、传播模型、node2vec等
算法实践举例:
个体价值发掘:
PageRank、Centrality、TrustRank 等
好友推荐:
基于三元闭包理论
三角计数,聚类系数,最短路径,k度好友等
社团发现:
K-core, Louvain,Label Propagation等社团算法
实时推荐:
Pixie、GRank等
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