スターター・キット

TigerGraphのクラウド・スターターキット

迅速なアプリケーション開発のためのすぐに使える
スターターキット

TigerGraphのクラウド・スターター・キットは、不正検出、推薦エンジン、サプライチェーン分析などの特定のユースケース、および、医療、製薬、金融サービスなどの特定の産業に焦点を当てた、サンプルのグラフデータ・スキーマ、データセット、クエリで構成されています。

Starter Kit
  • Blank
  • Customer 360 – Attribution and Engagement Graph
  • COVID-19 Analysis
  • Cybersecurity Threat Detection-IT
  • Enterprise Knowledge Graph (Corporate Data)
  • Enterprise Knowledge Graph (Crunchbase)
  • Entity Resolution (MDM)
  • Financial Services (Payments) – Fraud Detection
  • Fraud and Money Laundering Detection (Fin. Services)
  • GSQL 101
  • Graph Analytics - Centrality Algorithms
  • Graph Analytics - Community Detection Algorithms
  • Graph Analytics - Shortest Path Algorithms
  • Healthcare Graph (Drug Interaction/FAERS)
  • Healthcare – Referral Networks, Hub(PageRank) & Community Detection
  • Machine Learning and Real-time Fraud Detection
  • In-Database Machine Learning Recommendation
  • In-Database Machine Learning for Big Data Entity Resolution
  • Low-Rank Approximation Machine Learning
  • Network and IT Resource Optimization
  • Recommendation Engine (Movie Recommendation)
  • Recommendation Engine 2.0 (Hyper-Personalized Marketing)
  • Social Network Analysis
  • Supply Chain Analysis
Overview
  • No pre-populated schema, dataset or queries
  • Create a real-time 360-degree view of the customer journey for attribution and engagement insights
  • Detect hubs of infection and track the movements of potential spreaders
  • Block cybersecurity threats by detecting interconnected events, devices and people
  • Analysis of corporate data including investors and key stakeholders
  • Knowledge Graph example featuring Crunchbase data with startups, founders and companies
  • Identify, link and merge entities such as customers with analysis of attributes and relationships
  • Detect and stop fraudulent payments in real-time
  • Multiple types of fraud and money laundering patterns
  • Introduction to TigerGraph’s powerful graph query language
  • Determine the entity in your network that is most central to the others
  • Find communities of a specific type in your network Tags: Graph Algorithms
  • Identify the path through your network with the fewest number of hops
  • Healthcare example focused on public (FAERS) and private data for pharmaceutical drugs
  • Analyze member (patient) claims to establish referral networks, identify most influential prescribers (doctors) and discover the connected prescriber communities
  • Mobile industry example for detecting fraud in real-time and generating graph-based features for training the machine learning solution
  • Provide content and products suggestions using an in-database machine learning recommendation system
  • Match, link and group entities for creating a single identity across large datasets with in-database machine learning.
  • Implement the low-rank approximation algorithm natively in-database to deliver personalized recommendations
  • Network and IT resource graph for modeling and analyzing the impact of the hardware outage on workloads
  • Graph-based movie recommendation engine built with public data
  • Hyper-personalized recommendation engine to create dynamic offers in real-time for higher click-through and revenue
  • Social network example for understanding and analyzing relationships
  • Example covering inventory planning and impact analysis

ブランク

事前設定スキーマ、データセット、または、クエリはありません

カスタマー360 – 属性およびエンゲージメントグラフ

リアルタイムですべて見える、属性とエンゲージメントのインサイトに関するカスタマージャーニーを生成します

COVID-19の分析

感染のハブを検出し、潜在的な拡散者の動きを追跡します

サイバーセキュリティに対する脅威の検出-IT

相互接続されたイベント、デバイス、および、ユーザーを検出し、サイバーセキュリティの脅威をブロックします

データ系統v3

データをそのソースまで遡ることができるため、データ・ガバナンスが向上します

企業ナレッジグラフ(企業データ)

投資家および主要株主を含む企業データの分析

企業ナレッジグラフ(Crunchbase)

起業、創設者、および、会社のCrunchbaseデータを盛り込んだナレッジグラフの例

エンティティ解決(MDM)

顧客などのエンティティを、属性とリレーションシップの分析によって識別し、リンクし、統合します

金融サービス(支払い)-不正検出

不正な支払いをリアルタイムで検出し、停止します

不正およびマネーロンダリングの検出(金融サービス)

いくつかのタイプの不正およびマネーロンダリングのパターンがあります

グラフ分析-中心性アルゴリズム

ネットワークの中で最も中心的なエンティティを決定します

グラフ分析-コミュニティ検出アルゴリズム

ネットワークのタグ内の特定のタイプのコミュニティを見つけます:グラフ・アルゴリズム

グラフ分析-最短経路アルゴリズム

最もホップの数が少ないネットワークのパスを識別します

グラフ畳み込みネットワーク

引用グラフで論文を分類するためのグラフ畳み込みネットワーク

医療グラフ(薬物相互作用/FAERS)

調合薬のための公共データ(FAERS)および個人データに焦点を当てた医療の例

医療-照会ネットワーク、ハブ(PageRank)&コミュニティ検出

照会ネットワークを確立するためにメンバー(患者)の請求を分析し、最も影響力のある処方者(医師)を識別し、関係がある処方者のコミュニティを見つけます

データベース内機械学習推奨

データベース内機械学習推奨システムを使用して、コンテンツと製品の提案を行います

ビッグ・データ・エンティティ解決のためのデータベース内機械学習

データベース内の機械学習により、大きなデータセットにおいて単一のIDを作成するために、エンティティを照合、リンク、および、グループ化します

低ランク近似機械学習

カスタマイズされた推奨事項を行うために、データベース内に低ランク近似アルゴリズムを元から実装します

ネットワークおよびITリソースの最適化

作業負荷によるハードウェアの停止の影響をモデル化、分析するためのネットワークおよびITリソース・グラフ

機械学習およびリアルタイム不正検出v3

不正をリアルタイムで検出し、機械学習ソリューションの研修のためのグラフベースの機能を作成するモバイル産業の例

レコメンデーションエンジン(動画用)

公開データで作成されているグラフベースのムービー推奨エンジン

レコメンデーションエンジン2.0(超パーソナライズド・マーケティング)

より高いクリックスルー率と収益のために、リアルタイムで動的提案を作成するハイパー・パーソナライズド推奨エンジン

ソーシャル・ネットワーク分析

リレーションシップを理解し分析するためのソーシャル・ネットワークの例