近年來，已經(jīng)發(fā)表了超過 28,000 篇關(guān)于圖形驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)科學(xué)的同行評(píng)審科學(xué)論文。但是，獲得圖數(shù)據(jù)科學(xué)的好處不再僅限于科學(xué)家和財(cái)力雄厚的人。該技術(shù)揭示了上下文數(shù)據(jù)連接，為智能系統(tǒng)提供動(dòng)力并增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測。

谷歌是最早使用基于圖表的頁面排名來徹底改變搜索引擎的公司之一。現(xiàn)在，圖形技術(shù)的使用量呈指數(shù)級(jí)增長。隨著公司尋求從數(shù)據(jù)中獲得最佳見解，對(duì)圖形數(shù)據(jù)科學(xué)的興趣與人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)重疊。

圖形數(shù)據(jù)科學(xué)可以通過圖形算法推斷每條數(shù)據(jù)的連接上下文的“形狀”，從而實(shí)現(xiàn)卓越的機(jī)器學(xué)習(xí)建模。圖形數(shù)據(jù)科學(xué)讓企業(yè)可以在許多不同的情況下進(jìn)行預(yù)測，從欺詐檢測到跟蹤客戶或患者的旅程。它可以幫助公司從用戶旅程中學(xué)習(xí)，為未來的購買提供準(zhǔn)確的建議，并得到購買歷史證據(jù)的支持，以建立對(duì)建議的信心。知識(shí)圖譜也被用于識(shí)別基因和疾病之間的新關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)新藥。

分析公司 Gartner 已將圖形數(shù)據(jù)科學(xué)確定為關(guān)鍵的數(shù)據(jù)和分析技術(shù)趨勢。當(dāng)被問及人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的使用情況時(shí)，92% 的公司表示計(jì)劃在五年內(nèi)采用圖形技術(shù)。Gartner 認(rèn)為，四分之一的全球財(cái)富 1000 強(qiáng)公司將在三年內(nèi)建立技能基礎(chǔ)，并將利用圖形技術(shù)作為其數(shù)據(jù)和分析計(jì)劃的一部分。

中央的圖形技術(shù)

圖形技術(shù)正在政府高層使用。數(shù)據(jù)科學(xué)家 Felisia Loukou 和 Matthew Gregory 博士在圖形技術(shù)的幫助下部署了他們的第一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，根據(jù)他們正在訪問的頁面向 GOV.UK 用戶推薦內(nèi)容。

科學(xué)家們解釋說，他們的應(yīng)用程序?qū)W習(xí)了圖形節(jié)點(diǎn)的連續(xù)特征表示，然后可用于機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，例如推薦內(nèi)容。他們指出，為模型的訓(xùn)練和部署創(chuàng)建必要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是最耗時(shí)的部分。

圖表技術(shù)推動(dòng)營銷

即使對(duì)于網(wǎng)站的臨時(shí)訪問者，圖形技術(shù)也有助于識(shí)別正確的內(nèi)容。媒體和營銷服務(wù)公司 Meredith 的高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家 Ben Squire 使用圖形算法將數(shù)十億的頁面瀏覽量轉(zhuǎn)換為具有豐富瀏覽配置文件的數(shù)百萬個(gè)假名標(biāo)識(shí)符。他說：“向在線用戶提供相關(guān)內(nèi)容，即使是那些沒有進(jìn)行身份驗(yàn)證的用戶，這對(duì)我們的業(yè)務(wù)至關(guān)重要。我們現(xiàn)在不再是‘在黑暗中做廣告’，而是更好地了解我們的客戶，這轉(zhuǎn)化為顯著的收入增長和更好的消費(fèi)者服務(wù)。”

支持醫(yī)療供應(yīng)鏈

圖數(shù)據(jù)科學(xué)也在支持醫(yī)療供應(yīng)鏈。醫(yī)療設(shè)備制造商波士頓科學(xué)公司正在使用圖形數(shù)據(jù)科學(xué)來確定產(chǎn)品故障的原因。多個(gè)團(tuán)隊(duì)，通常位于不同的國家，經(jīng)常并行處理相同的問題。然而，工程師不得不求助于分析電子表格中的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致不一致，最重要的是，難以找到缺陷的根本原因。

波士頓科學(xué)公司建立了一個(gè)由三個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的圖形數(shù)據(jù)模型，其關(guān)系可以追蹤故障到零件并將其連接到成品。分析查詢時(shí)間更快，有助于提高整體效率并簡化整個(gè)分析過程。該公司現(xiàn)在可以識(shí)別更有可能出現(xiàn)故障的特定組件。另一個(gè)好處是，由于圖數(shù)據(jù)模型非常簡單，因此很容易與他人交流。“參與該項(xiàng)目的每個(gè)人，從業(yè)務(wù)利益相關(guān)者到技術(shù)實(shí)施者，都能夠相互理解，因?yàn)樗麄兌颊f一種共同的語言，”該公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家 Eric Wespi 證實(shí)。

促進(jìn)健康結(jié)果

在醫(yī)療保健領(lǐng)域，紐約長老會(huì)醫(yī)院的分析團(tuán)隊(duì)正在使用圖形數(shù)據(jù)科學(xué)來跟蹤感染并采取行動(dòng)控制感染。醫(yī)院希望記錄每一個(gè)事件，從患者入院到他們接受的所有測試以及最終出院。圖形數(shù)據(jù)科學(xué)提供了一種靈活的方式來連接事件的所有維度——事件發(fā)生的內(nèi)容、時(shí)間和地點(diǎn)。

該團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了一個(gè)“時(shí)間”樹，然后創(chuàng)建了一個(gè)“空間”樹來模擬所有患者可以在現(xiàn)場接受治療的房間。這個(gè)初始模型揭示了大量的相互關(guān)系。為了在此基礎(chǔ)上進(jìn)行構(gòu)建，包含了一個(gè)事件實(shí)體來連接時(shí)間樹和位置樹。生成的數(shù)據(jù)模型允許分析團(tuán)隊(duì)分析其設(shè)施中發(fā)生的一切。

這些例子只是圖數(shù)據(jù)科學(xué)可能性的一小部分嘗試。圖形技術(shù)與預(yù)測性人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)劃齊頭并進(jìn)，并將成為企業(yè)數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵支柱。