（老实说，我很快就把笔记整理成了一种更有条理的形式。所以，请不要期待一个复杂的文本）

2月27日，Neo4j，一个流行的同名图形数据库背后的公司，在柏林举办了他们的GraphTour活动。Neo4j Cloud CEO和产品管理总监的开幕式主题演讲令人耳目一新，充满魅力和激情，有人指出，图形数据库的增长超过了所有其他类型的数据库，而且超过50%的企业已经在生产中使用了图形数据库，这一数字也让他们大吃一惊。当数据集高度连接时，graph dbs的优势真正显现出来，如以下两幅图所示。

SQL查询（左）和Cypher中的等价查询（右；Neo4j自己的查询语言）。当他们谈到谁支持Cypher语言时，SAP Hana也出现了

在会议期间，Neo4j宣布了他们的Cypher for Gremlin插件。它使其他人能够编写Cypher查询并在支持Gremlin的dbs上执行它们。Gremlin是一种基于Apache TInkerPop标准的查询语言，由多种数据库支持。

~"上下文将提高机器学习系统的精度"

在几次演示中也提到了机器学习，他们指出（知识）图是ML作为上下文的一个重要方面信息可以提高系统的精度。作为一个例子，他们提到了谷歌知识图…这个图已经启发了我们在未来研究内部企业知识图，随着世界变得越来越紧密，这些图表将变得更加重要。

另一个例子：eBay利用知识图表作为购物机器人的基础

趋势，tnrt新零售企业应用中心，特别是在企业中，正在从表格数据转变为连接数据，商城建站系统，从断开连接的筒仓转变为桥接筒仓（EKG…），除了Neo4j的员工之外，戴姆勒和Generali也上台展示了他们的Neo4j使用案例。戴姆勒过去开始有一个群体结构（Dieter Zetsche在演讲"Das Nashorn Prinzip:Großund trotzdem alles Ander als träge"中已经提到了这个声明）–wie sich ein Weltkonzern den Pioniergeist bewahrt"我在2016年的队服上看到）：拥有没有严格等级制度的团队。尽管缺乏层次结构，戴姆勒仍然对人与人之间的联系感兴趣，他们使用Neo4j来分析这个问题。Generali谈到了使用Neo4j获取上下文信息以检测保险案件中的欺诈行为。

他们提到的另一个主题是即将出台的GDPR法律以及如何使用Neo4j来实现合规。

随后介绍了如何轻松开发Neo4j的扩展来执行分析和ml，如NLP，GraphAware已经投入了一些精力：GitHub Repo

~"我们不擅长做一个关键值存储或文档存储，但我们完全专注于图形"

当天结束时，Neo4j的首席数据科学家做了一个报告：这很有趣，很有趣——一个好的结局！他谈到了图形本机系统相对于非图形数据库之上的图形引擎的优势。

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，大数据行业报告