图计算服务(Graph Compute Service, GCS)基于腾讯在超大规模社交网络图数据计算的经验积累,为用户提供海量图数据的分析能力,支持对接多种主流文件系统和图存储服务、常用图分析算法的离线计算和大规模的图表示学习,并提供多层次业务接口满足不同业务需求。
超强性能
在腾讯海量图数据应用场景下打磨而成的高性能低内存消耗算法,支持百亿点、千亿边规模的图数据分析,原需要消耗数天时间计算的图算法可在小时甚至分钟级别完成,总体性能业界领先。
自适应引擎
图计算服务拥有自研自适应引擎,可为不同类型的图算法、不同特征的图数据,自动选择针对性设计的计算模式,最大化利用计算资源,提高计算效率,压缩成本。
丰富的算法与功能
强大的算法库涵盖图基础特征、节点中心性、社团识别、图表示学习等经典图算法与深度学习算法,并提供底层服务到上层应用的丰富接口,以及为不同类型业务量身打造的图工具集。
图计算服务的特性
在腾讯海量图数据应用场景下打磨而成的高性能低内存消耗算法,支持百亿点、千亿边规模的图数据分析,原需要消耗数天时间计算的图算法可在小时甚至分钟级别完成,总体性能业界领先。
自适应引擎
图计算服务拥有自研自适应引擎,可为不同类型的图算法、不同特征的图数据,自动选择针对性设计的计算模式,最大化利用计算资源,提高计算效率,压缩成本。
丰富的算法与功能
强大的算法库涵盖图基础特征、节点中心性、社团识别、图表示学习等经典图算法与深度学习算法,并提供底层服务到上层应用的丰富接口,以及为不同类型业务量身打造的图工具集。
应用场景
社交网络
海量的用户关系和用户行为数据构建了一张巨大而复杂的社交网络,通过图计算提供的算法进行社交关系挖掘,可以进行社群发现、好友推荐、关系预测等应用。

推荐系统
利用人与商品或内容的消费关系,图计算可以学习出人与商品的特征,并根据消费行为记录、所在的人群偏好,进行个性化推荐。

金融风控
图算法可以从庞杂的交易关系网络中发现异常人员和群体,有效地侦测洗钱和欺诈等违法和异常的行为。