腾讯知识图谱使用配置为24核 CPU，每核2.4GHz主频，128G内存，3T SSD固态硬盘的服务器，在基于20亿个实体，2000亿条边的复杂社交网络，可在数十小时内完成重要性打分排名（PageRank）和社区划分（Fast Unfolding）等算法（处理时间随集群处理节点增加而递减）。... 展开详请

图数据库源于图理论，也可称为面向/基于图的数据库，对应的英文是 Graph Database。图数据库的基本含义是以“图”这种数据结构存储和查询数据，而不是存储图片的数据库。它的数据模型主要是以节点和关系（边）来体现，也可处理键值对。简而言之，图就是一些节点和关联这些节点的联系（relationship）的集合。图将实体表现为节点，实体与其他实体连接的方式表现为联系。我们可以用这个通用的、富有表现力的结构来建模各种场景。... 展开详请

图数据库在处理关联关系上具有完全的优势，特别是在我们这个社交网络得到极大发展的互联网时代。例如我们希望知道谁 LIKES（喜欢）谁（喜欢可以是单向或双向），也想知道谁是谁的 FRIEND_OF（朋友），谁是所有人的 LEADER_OF（领导）。除了在关联查询中尤为明显的优越性，图数据库还有如下优势： 图数据库虽然弥补了很多关系型数据库的缺陷，但尚有些不适用的地方的领域，如：... 展开详请

腾讯知识图谱结合了图数据库的高效存储和查询，并建立了其上的图计算引擎和可视化分析交互界面，是一个兼具图数据库、图计算引擎、图可视化展示的一体化智能平台。腾讯知识图谱的智能体现在其对全行业数据的融合能力、对异构异质数据的治理能力以及对复杂关联关系的分析计算能力等方面。腾讯知识图谱一站式平台对千亿级关系的准实时处理与深挖能力是一般图数据库系统不具备的。... 展开详请