计算机人工智能的发展跨越了几个阶段，从计算智能发展到感知智能。今天，我们迎来了人工智能最艰难的阶段——认知智能。如何利用错综复杂的关联数据，实现理解、推理、可解释的认知智能，帮助企业做出更准确的预测，成为数据管理领域企业面临的挑战。今天的企业需要在现有的分析能力中加入图形分析。图分析技术最重要的贡献是帮助企业发现数据中未被意识到或认为存在的隐藏关系和模式。图分析是人工智能和机器学习跨越到新阶段的关键，为机器学习提供高度可靠和准确的关系模型和预测。在认知智能阶段，关联以知识图谱的形式呈现，并在知识图谱上运行，得到可解释的结果、数据和预测算法。这是图数据科学受到广泛关注并日益流行的主要原因之一。Neo4jGraphDataScience产品管理高级总监AliciaFrame博士，预测关系演变，解答关键问题Graphdatascience对事物之间的关系进行数据科学研究和分析，通过分析关系和数据关联得到新的答案。图数据科学是关于让连接的数据“为自己说话”。它可以通过运行无监督图算法在噪音中找到信号，还可以显示其社区如何交互以及基于客户图进行数据分割的有用信息。图数据科学是关于利用数十亿甚至数万亿个数据点之间的联系。数据科学的图表使用这些关联来确定什么是重要和有意义的。企业可以通过对图执行监督式机器学习更进一步。通过这种方式，他们可以预测图形在未来将如何变化。图数据科学使企业能够从图结构中学习——不仅是相互关联的人，而且是整体图——以预测这些关系接下来将如何演变。Neo4jGraphDataScience是一个图形分析和建模平台。它结合了现有数据中关系和网络结构的预测能力，解决了以前难以解决的问题并提高了预测准确性。使用图形算法和机器学习，数据科学家可以识别模式和行为，改进他们的模型以用于引擎推荐、欺诈检测、路线优化和客户360场景，通过改进预测实现更好的决策和创新。知识图谱提升数据价值Neo4j图数据科学分为五个主要发展阶段：知识图谱、图数据分析、图数据特征工程、图嵌入和图神经元网络。作为图数据科学的第一阶段，知识图谱以图的形式存储、转换和处理大量现有的关系型和非结构化数据。Neo4j认为知识图谱对于企业应对业务挑战至关重要。语义是知识图谱的关键组成部分和优势之一。每个语义都有其特定的含义，这使得每个知识图都是独一无二的。语义与图数据一起编码，这就是知识图为数据带来智能并显着增加其价值的方式。绝大多数Neo4j客户从知识图开始，以了解他们拥有哪些信息、这些信息与其他概念的关系以及它与业务问题的关系。一旦建立了知识图谱，图数据科学项目就必须弄清楚客户试图解决什么样的问题，他们想问什么问题，以及他们如何将他们所知道的转化为准确的预测。60多种算法提供全面预测Neo4j图数据科学提供业界最健壮的图算法和机器学习解决方案，支持用户按需创建各种预测模型和扩展各种图应用。Neo4j图数据科学提供了路径发现、中心性、社区检测、监督机器学习、链接预测和相似性等五类60多种算法。Neo4j图算法支持高度并行处理，经过百亿级节点测试，确保算法能够完成并提供正确易用的答案。将成熟的数据库产品与创新的数据科学相结合，企业将获得全面的预测功能和处理能力。Neo4j的服务已经达到了成熟度、可扩展性、速度和未来完整性的标准。帮助企业做出更好的决策数字社会中的许多企业拥有数十亿的节点和边缘数据。借助Neo4j图数据科学，医疗企业可以最大化药物研发中收集的数百亿数据的价值，挖掘药物与基因之间的关系，根据患者体验找到相似病例和患者集群，确定最佳干预措施时间和方法；在线内容推送服务商可以识别匿名用户的喜好，进行精准实时推送，大大增加用户粘性；金融公司可以更好地应对欺诈检测的挑战，并在庞大的数据库中实时发现欺诈案例。以Neo4j为一家大型全球制药公司客户提供的预测建模为例。该公司建立了一个电子病历，提供每位患者在整个医疗过程中的数据。客户有兴趣获取数据并从信息中学习：哪些人可能会从某些干预措施中受益？谁是这种药物的受益者？未来谁将受益于这种药物？然后他们知道将成为药物受益者的图形模式是什么样的。他们还可以找到具有相似特征的患者并尽早干预以改善患者的预后。此外，全球领先的在线内容推荐器利用Neo4j图数据科学进行身份消歧，在4.4TB数据（140亿个节点）中高效建立连接，应用图算法，根据访问行为识别唯一用户，从而建立1.63亿个独特的用户画像蕴含丰富且更长期的数据，为潜在客户提供精准内容，实现612%的回头客增长。另一个成功案例是一家金融服务客户，该客户需要加快审查流程并在短时间内检测出复杂的欺诈团伙。Neo4j帮助该机构将人工审核时间从8分钟减少到3分钟。使用Neo4j解决方案还帮助该机构发现了以前被忽视的欺诈活动。Neo4j是全球领先的图数据平台领导者。它在企业级数据库的基础上构建了一个超强可扩展的数据科学平台。Neo4j图数据科学不仅提供了全面丰富的功能，还大大简化了数据科学家的工作流程，让数据科学家能够通过全面的图分析技术轻松实现更准确的预测。
