Graph
Elastic Stack의 문서들 간에는 잠재적으로 관계가 존재할 수 있습니다. 사람, 장소, 선호도, 제품 간의 관계를 연결짓고 이름을 붙여보세요.Graph는 Elasticsearch의 연관도 분석 기능을 이용하여 데이터간 연계를 탐색하는 관계 지향적 접근법을 제공합니다.
Fraud: 신용카드 결제가 진행된 매장을 탐색해서 범죄에 연루된 신용 카드 그룹을 어느 공급업체가 담당하고 있는지 확인해 보세요.
추천: 모차르트를 좋아하는 청취자에게 개인의 선호도를 바탕으로 다음에 재생할 최고의 음악을 제안하여 청취자의 참여도와 만족도를 유지하세요.
Security: 네트워크상의 장치와 통신하는 외부 IP를 조사해서 잠재적 부정 행위자와 예기치 못한 공범을 파악하세요.
대부분 데이터 세트의 공통 분모로서 구매 기록 데이터의 경우 Amazon, 음악의 경우 Beatles, 영화의 경우 쇼생크 탈출 같은 "super connectors(슈퍼 커넥터)"가 존재합니다. 배우 케빈 베이컨도 있습니다. 몇 회의 탐색만으로는 구분할 수가 없습니다.
인기도(popularity)와 연관도(relevance) 간의 차이를 식별하는 능력이 핵심입니다. Elasticsearch는 정보 검색에 대한 깊은 지식과 풍부한 통계 정보를 조합한 인덱싱을 통해 연관성을 계산하고 가장 유의미한 링크를 가장 먼저 제시합니다.
