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看Neo4j 智能推荐引擎如何助力汤森路透金融分析

原创 NoSQL 作者:xinjin_pf 时间:2020-05-26 07:57:30 0 删除 编辑

--来自 Geoffrey Horrell-汤森路透产品孵化总监

数据的爆炸式增长成为过去十年及未来的趋势。海量信息使得试图保持领先地位的财务分析师们不知所措。如何将新闻和研究成果转化为知识图谱,并进行更精确的定位,获得更深入的洞察? 汤森和Neo4j解决方案能够以精简而优雅的方式将大量数据连接在一起发挥数据的最大价值。

汤森路透计划使用汤森工具和Neo4j数据库来演示这一端到端过程,最终将是对实时个性化门户网站的演示,该门户网站将完全不同的内容流集成到Neo4j中,以便在应用程序中展示。 Neo4j负责图数据存储和操作,并根据用户个人资料,偏好和行为历史来个性化显示给每个用户定制化内容。汤森路透的大开放链接数据解决方案结合了最先进的NLP,全球最大的金融知识图和独特的数据集成环境进行数据融合。通过使用Neo4J图数据库进行图形分析可在相当大的范围内提供出色的性能。

方案亮点:
1. 如何打破数据孤岛、快速建立企业知识图谱:3500万元数据、10亿RDF
2. 如何高效搜索匹配:1300亿级路径中检索
3. 如何建模:精心设计的属性图数据建模
4. 如何整合:海量新闻融合企业知识图谱
5. 如何应用:快速分析、了解企业之间直接和间接的联系,并对新闻的相关度进行评分、并推送给分析师,进而优化和管理投资组合。

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