Author: 向雪松
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在AI或者进一步说图智能的基础设施中，图数据库是一个发展时间比较长，产品相对比较成熟的领域，市面上已经有比较多的图数据库产品，例如老牌的Neo4J[[1]]，Nebula[[2]]。国内大厂基本上都有自己的图数据库，例如阿里的TuGraph[[3]]，以及一些新兴的以人工智能为目标的图数据库，例如Fabarta的Arcgraph。下面是关于目前主流的一些图数据库的排名[[4]]。
主流图数据库排名
主流图数据库趋势
可以看到图数据库产品非常的多，也没有哪几家的产品像传统关系数据库那样具有绝对统治地位。这个领域还属于非常新的领域，虽然有些产品历史悠久，但是由于近几年图计算、图分析相关领域的迅速发展，这些历史悠久的图数据库反而不像一些新冒出来的产品那样更具有灵活性，更适应人工智能新的热门领域。前面提到的Fabarta[[5]]的Arcgraph在这方面就有很好的规划[[6]]，作为全新的设计，Arcgraph只是Fabarta整个图智能规划中的一个环节，因为天生就是为图智能设计的，所以Arcgraph也更适应于图智能的其他环节。
图智能的其他环节？图计算、图学习这些肯定是很大的话题，还有传统的Ai也在快速与图结合，产生各种各样的应用场景。举个例子，图与神经网络结合产生的GNN在机器学习里是一个非常新但又非常重要的技术，很多大型互联网公司都非常重视对GNN的研究与使用[[7]]。
GNN在大公司中的应用
再来说说图计算/图分析，由于图存储的信息非常丰富，能够很轻松的描述复杂的关系模型，加上一些成熟的基于图的算法，可以处理一些现实中很棘手的问题。例如：
- 通过社交关系进行案件分析[[8]]
- 通过股权穿透识别隐形集团
- 在线实时图计算进行反欺诈分析
- 图计算在知识图谱方面的应用
- 精准用户画像及广告投放