图技术系列文章汇总

前言

在科技的浩渺星空中，图技术如一颗默默闪耀的星星，以其独特的魅力和力量，在各个领域发挥着不可或缺的作用。它静静地连接着数据的点与线，构筑起复杂而精准的信息网络，为人类的进步与发展提供着坚实的支撑。“图技之韵：静默中的力量”系列文章，旨在以低调而深沉的笔触，揭示图技术背后的故事和力量。我们将聚焦图技术的内在价值和实际应用，通过真实的案例和深入的分析，展现它在各个领域中的广泛应用和深远影响。在这个系列中，我们将以平和的心态和客观的视角，探讨图技术的未来发展趋势和挑战，分享见解和思考。我们希望通过这些文章，能够激发更多人对图技术的兴趣和关注，共同推动这一领域的进步与发展。让我们一同感受图技之韵，领略它在静默中展现的无限力量。

一、图技术层面分析

图技术层面分析主要包括节点分析、关系挖掘、社团分析等几个方面，这些分析方法在图论和复杂网络分析中占据重要地位。以下是对这些分析方法的详细解释：

• 节点分析
  节点在图论中代表网络中的个体或实体。节点分析主要关注节点在网络中的重要性、影响力以及与其他节点的连接关系。可以通过多种度量指标来评估，如度中心性（Degree Centrality）、特征向量中心性（Eigenvector Centrality）等。度中心性衡量一个节点与其他节点的连接数量，而特征向量中心性则考虑节点连接的质量（即连接的节点的重要性）。
  应用：在社交网络分析中，节点重要性可以用来识别最具影响力的人物，如“大V”或“意见领袖”。在金融网络中，节点重要性可以用来识别最重要的金融机构或市场参与者。
• 关系挖掘
  关系挖掘是指从图数据中挖掘出节点之间复杂、深层次的关系。图计算在处理关联数据时的强大能力，使其能够支持深层次的关系挖掘。与传统的关系型数据库相比，图计算在处理复杂场景、深度关联分析时可以带来显著的性能提升。图计算基于图模型的查询计算一体化的图数据库系统，更注重“关系”的处理。
  应用：在金融领域，关系挖掘被广泛应用于反洗钱、反欺诈、金融风控等场景。图技术可以帮助识别通过分散账户和长链条进行资金的分散和聚集的恶意金融行为。
• 社团分析
  社团分析旨在识别图中的社团结构，即一组内部连接紧密、与外部连接稀疏的节点集合。社团通常代表具有相似特征或功能的节点群体。社团分析可以采用多种算法，如基于模块度（Modularity）的优化算法、基于谱分析的方法等。这些方法可以根据图中的连接模式和节点属性来识别社团结构。
  应用：社团分析在社交网络、生物网络等领域具有广泛应用。例如，在社交网络中，社团分析可以揭示用户群体之间的兴趣、行为模式等；在生物网络中，社团分析可以帮助识别具有相似功能的基因或蛋白质群体。

图技术层面分析包括节点分析、关系挖掘和社团分析等方面。这些方法在图论和复杂网络分析中占据重要地位，并且在各个领域具有广泛的应用前景。随着大数据和人工智能技术的发展，图技术将在更多领域发挥重要作用。

二、系列文章列表

持续更新

文章	说明	技术层面
【1】最短路径算法dijkstra	用于查找图中两点之间的最短距离	关系分析
【2】基于networkx的隐性集团关系识别模型	用于识别知识图谱中非直接关联客户存在关系的概率分析，参考了马尔可夫算法知识	关系分析
【3】基于Neo4j的担保社群型态分析挖掘	用于分析知识图谱中社团的型态，此博文利用担保数据，也可以使用其他数据，应用于风控、营销场景均可，使用Louvain算法	社群分析
【4】基于python求有向无环图中target到其他节点全路径	找一个点到其他节点的全路径，利用广度深度遍历	关系分析
【5】有向图中任意两点的路径	找一对节点的路径	关系分析
【6】图基础入门	介绍了图的一些专业术语	汇总
【7】知识图谱快速入门	介绍了知识图谱的一些专业术语	汇总
【8】基于graphsage的欺诈用户风险识别	利用图神经网络分析节点的信用等级	节点分析
【9】Graph2NLP浅谈	图如何转化为文本（后续尝试基于大模型转化）	结构分析
【10】利用networkx做固定坐标的样例图	作节点、关系图，为后续场景应用作铺垫	结构分析
【11】资金流分析下的企业供货关系强度模型	分析企业之间的亲密度，可应用于营销领域	关系分析
【12】基于知识图谱挖掘高价值客户	分析图谱中价值比较高的客户	节点分析