近期LDBC宣布TigerGraph成为第一个成功通过1TB LDBC SNB 商业智能工作负载测试的企业。但国内LDBC被滥用严重，很多国内厂商不顾LDBC的要求，在市场上宣传了很多不实信息，误导国内受众。本期播客通过和专家对话详细解读 LDBC 基准测试。

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https://www.tigergraph.com.cn/walkman/episode-40/
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上期我们介绍了基于图神经网络的图异常值检测，今天我们就来了解一下图数据切分与模型数据载入的问题，本期内容节选自TigerGraph图课堂的内容，由TigerGraph高级客户成功顾问叶力豪为大家详细讲解。如果想看完整版内容，可以登陆TigerGraph官网观看。另外，也跟大家预告一下我们明天的图课堂直播课程，本期内容将分享TigerGraph的全新方案：在图数据库中使用GNN对十亿级数据进行全量推理。关注TigerGraph微信公众号，点击菜单栏中的“直播报名”就可以报名啦。下面就开始今天的内容吧。

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今天我们要介绍的是由伊利诺伊大学芝加哥分校正在攻读博士学位的博士生窦英通撰写的基于图神经网络的图异常值检测文章，作者致力于图数据挖掘、欺诈检测和安全机器学习。文章的内容基于他最近的论文和 在KDD 2022 机器学习在金融领域workshop的分享。

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https://www.tigergraph.com.cn/walkman/episode-38/

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大家好，欢迎收听本期的TigerGraph 随身听，不知道大家对于图技术增强高级分析和机器学习了解多少？今天我们来为大家介绍一本最新的专门介绍这方面的书——由O‘Reilly出版的《使用 TigerGraph图技术增强高级分析和机器学习》。很多小伙伴可能已经下载了这本书的早期版本，自去年4月12日首次发布以来，到今年9月份，历经六次重要更新，目前该书的最新版本已增加到223 页，内容包含：图基础、图机器学习、统一ID(实体解析)、客户360和客户旅程分析、初创公司投资分析、欺诈检测和反洗钱、个性化推荐等章节。还没有下载最新版的小伙伴，可以点击文中或者文末的下载链接，即可免费下载最新的电子书。你就是“尊贵的”首批读者啦。

首先跟大家介绍一下主导本书编写的作者：TigerGraph的机器学习和人工智能副总裁Victor Lee博士。

Victor 博士一直致力于研究图数据挖掘，他在加州大学伯克利分校获得了电子工程和计算机科学专业本科学士学位，在斯坦福大学获得了电子工程专业硕士学位，在肯特州立大学获得了计算机科学博士学位。在加入TigerGraph之前，他曾担任约翰.卡罗尔大学的客座教授。Victor 博士有着极强的学术背景、数十年的行业经验、以及对产品质量与服务的管理经验。了解完作者，我们就开始今天的内容吧。

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TigerGraph 以构建用户友好的图数据库即服务为使命，为所有人开启更智能的洞察，我们的产品和研发团队一直在努力将TigerGraph Cloud提升到易用和企业级的下一个阶段。11月TigerGraph Cloud发布了最新版本3.8，相信大家已经通过上周的消息有所了解。不知道大家是否已经试用了最新版本？如果还没有，今天的随身听我们将为大家更全面地介绍TigerGraph Cloud最新版本中的一些全新工具和改进，帮助大家了解产品最新情况。如果你已经体验过最新版本，也欢迎评论区给我们留言告诉我们你的使用体验，帮助我们进一步优化产品，带给大家更好的使用体验。
这里主要给大家介绍的是全新上线的图可视化和分析工具TigerGraph Insights、TigerGraph ML Workbench（ 机器学习工作台）、TigerGraph GraphStudio最新版、Admin Portal等。

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数字化是保险业竞争的“下半场”，各大险企已经逐年加大对数字科技的投入。在保险公司通过数据扩张市场、发展企业的过程中，图技术先天的对大量数据和复杂维度的处理能力，能够很好地解决保险公司在数据分析时的难点。如今，图技术已经成为保险业数字化的必需。今天，我们就保险行业的两个典型场景来聊聊图技术如何赋能保险业务的探索。

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过去数年间，线上购物转变了我们的购买方式， 带来了新的“消费者时代”。相应地，电子商务也在拥抱人工智能、推荐引擎，甚至自动化平台，来帮助消费者考虑应该购买什么。人工智能平台生成的洞察可以提供巨大的价值，还可能为公司带来进一步的收益，以及为消费者提供更好、更个性化的客户体验。说了这么多那跟图技术有什么关系呢？今天我们就来聊聊图技术在电子商务上的应用和价值。

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如今，越来越多的企业正利用图分析来增强机器学习，今天的随身听我们就一起来聊聊图和机器学习。如果您正从事机器学习相关的工作，但对图分析却不太了解，那么您可以点击文末的“下载按钮”，下载完整的《原生并行图》白皮书，来增强您对图的了解，从而更好地利用图来增强机器学习。下面就一起来收听今天的TigerGraph 随身听吧。

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TigerGraph一直致力于推动图技术在各行各业的发展，也鼓励越来越多的开发人员学习和应用图技术。为了帮助更多人学图、懂图、更会用图，TigerGraph提供非常多样化的学习内容和形式，助力每一位认真学习的用户。如果你刚刚知道图技术，想简单了解；或者，你已经开始尝试利用图技术解决问题；当然，你或许已经是图技术的深度用户，利用图技术在进行创新开发。无论是哪种情况，你都可以在TigerGraph找到感兴趣的内容，或者来TigerGraph社区和世界各地的朋友沟通探讨图技术更多新的可能。本期随身听我们就一起来了解一下TigerGraph为大家提供什么样的内容和平台，在哪里能找到这些内容，如何与更多专家交流互动。

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今天我们来聊聊高级图分析在复杂制造业的应用。这里我们主要围绕离散制造业展开讨论。现在来看，智能制造已经成为制造企业实现智慧转型的关键词。那么复杂制造业，如何借助高级图分析，更好地实现智能制造，从而逆势增长呢？本期随身听，我们主要来看下物料清单BOM查询的应用案例。

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