VIP Data

电商平台与推荐系统


商品信息： 包含 SKU、描述、价格、图片链接等，半结构化，适合文档型。
订单信息： 事务性强，包含用户、商品、支付等，可能需要关系型或文档型。
用户购买/浏览行为： 大量的用户行为日志，适合时间序列或列族型。
商品关联/用户相似度： 图数据，用于实现“购买此商品的用户还购买了…”、“与您兴趣相似的用户…”等推荐功能。
多模型数据库的优势： 统一存储商品、订单、用户行为和商品/用户关系。当用户浏览一个商品时，多模型数据库可以立即通过图查询找到相关商品或相似用户，结合用户历史行为日志，提供个性化的商品推荐，大大提升用户体验和转化率。

4.4 金融风控与反欺诈

在金融领域，反欺诈需要识别复杂的欺诈模式，这往往 马来西亚电话号码库 涉及到大量非结构化、半结构化数据和复杂关系：

交易记录： 时间序列数据，高吞吐量，实时分析。
用户账户信息： 文档型数据，灵活存储各类身份信息和认证信息。
社交关系/资金往来： 典型的图数据，用于识别异常团伙、资金流向。
黑名单/白名单： 键值型数据，快速查询。
多模型数据库的优势： 通过图模型分析资金的流向和社交网络中的可疑关系，同时结合时间序列数据分析交易的频率和金额，并通过文档数据获取账户的详细信息，从而在毫秒级别内识别潜在的欺诈行为。这种多维度、实时关联分析的能力，是传统单一数据库难以实现的。