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您的 Elastic Stack 中的文档之间存在着潜在的关系;人员、位置、偏好、产品等等之间也存在着联系。Graph 功能提供了一种基于关系的方法,让您能够利用 Elasticsearch 的相关性功能,探索自己数据中存在的联系。
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Graph 功能是一种基于 API 和 UI 的工具,能够让您数据中存在的相关关系浮现出来,同时能够在任何规模下利用各项 Elasticsearch 功能,例如分布式查询执行、实时数据可用性和索引等。
探究应由哪家供应商对一众信用卡被盗事件负责,具体做法是研究发生购物行为的商店。
根据听众偏好为喜欢莫扎特的听众推荐下一首最佳歌曲,从而吸引和取悦听众。
发现潜在的破坏分子和其他意想不到的相关人员,具体做法是关注与您网络中的主机进行通信的外部 IP。
大部分数据集都存在“超级连接器”,就像人们一提到购物记录数据就会想到亚马逊,一提到音乐就会想起披头士乐队,一提到电影就会想起《肖申克的救赎》。就像演员 Kevin Bacon 一样,你们之间永远只隔着几次跳转。
关键在于要能够发现热门度与相关度之间的区别。我们凭借着深入的信息检索知识,结合 Elasticsearch 在索引过程中生成的丰富的统计数据,来计算关系的相关度——首先返回最有意义的联系。
轻轻松松即可开始探索您的现有 Elasticsearch 索引之间的关系。无需调整新的数据格式。无需创建新的索引。无需维护第三方系统。不会产生更高的税费。放心大胆地开始探索并保持好奇心吧。
Graph API 利用了 Elasticsearch 的聚合功能和查询语言,是一种用于探索图关系的简易 API。您无需定义复杂的本体,也无须学习新的查询语言。这个 API 自然灵活,您可以利用地理空间过滤器等强大的搜索功能指导您的探索活动。
Graph 中的一条联系背后可能有成千上万份文档,例如两个账户之间的银行业务往来。Kibana 中的图表 UI 让您能够直观地看到这些联系。
您可以利用 Kibana 中提供的任何地图、时间轴、饼图或原始文档可视化,向下钻取详细信息。您可以点击由网络化实体构成的图并与图交互,查看联系强度,甚至可以自定义颜色和图标。
关系不必复杂。来找找原因吧。有疑问?欢迎访问图表分析文档,也可加入我们的图表分析论坛。