Neo4j + 旅游媒体案例研究

旅游媒体使用 Neo4j AuraDB 自动化旅行内容生成，生产力提升 8 倍

旅游媒体生成全球旅行内容，但关系型数据库无法满足不断变化的模型和规模要求。借助 Amazon Web Services (AWS) 上的 Neo4j AuraDB，他们可以在云端快速建模超过 300,000 个城市的地理数据，增加上下文并大规模自动化内容生成。

数据：旅游媒体的图谱应用

旅游媒体是一家小型企业，拥有内部团队和遍布全球的扩展内容创作者群体。为了将更好的旅行内容带到网络空间，旅游媒体为客户提供多样化的服务，从视频、摄影和内容到完整的內容管理和交付系统。该公司的客户包括 Expedia 等旅游行业巨头。

旅游媒体为数十万个目的地制作动态旅行内容，但每篇旅行内容都需要定期根据地理和季节因素进行定制和更新。

在数据方面，地理位置高度非结构化且难以建模。关系型数据模型具有预定义的行列结构，这使得导航数据或生成相关且有意义的内容（例如规划自驾游建议、将本地内容翻译成多种语言以及自动提供高评级当地酒店）变得困难且有时缓慢，而且无法扩展。

“如果我们围绕像地理这样的参差不齐的层次结构生成内容，我们如何以一种有意义且可扩展的方式做到这一点？”专注于 Neo4j 的自由职业顾问 Terry Franklin 表示，他与旅游媒体合作实施了该项目。“例如，如果我们为新加坡国家制作照片，我们如何确保它们也出现在将新加坡视为城市理解的页面上？”

旅游媒体面临两个挑战。首先，他们需要一种方法来查询高度关联且分层的数据，而无需大量 JOIN 和长时间运行的查询。其次，他们需要确保他们构建的任何新系统都与他们的“数字化转型路线图”保持一致，该路线图包含多项关键举措，包括迁移到 AWS。

旅游媒体团队偶然发现了图数据库，并很快将他们的挑战认定为“图问题”，因为他们的地理业务具有许多数据点和关系依赖性。他们在 Neo4j 中构建了一个图数据模型，以确定它在多大程度上反映了他们的地理数据。

弗兰克林表示：“图数据库立即变得更加适用，因为它们以一种人类可以更直观地理解的方式存储数据。”

随着其用例开始扩展，旅游媒体团队需要扩展其对图技术的采用。Neo4j AuraDB on AWS凭借其按需付费定价模型和弹性可扩展性，非常适合团队的需求，使他们能够轻松地概念化和查询日益复杂的数据。

旅游媒体将数据迁移到 AWS 云后，很快就做好了生产准备。旅游媒体首席执行官马修·卡西迪将迁移到 AWS 称为“毫无疑问的选择”，因为它已成为行业标准，在全球拥有众多熟悉它的从业人员，并且已被其许多客户使用。这也是其数字化转型之旅的关键部分。

旅游媒体在 Neo4j AuraDB on AWS 上的图数据库灵活且不断扩展，添加了新的数据源以支持新产品。标准内容模板使用聚合数据与简单、可重复的查询相结合，为数十万个目的地和数百万个目标网页创建内容。关系映射地理层次结构，并允许在每个模板之上添加上下文。

由于 Neo4j 是一个原生图数据库，它持续捕获并直接存储这些数据之间关系和依赖项，因此消除了对额外处理的需要，使其效率极高且资源需求显著减少。

基于本体的权重应用于标签，以提供对类似地点的相关推荐。现在，旅游媒体仅使用 GraphQL 即可对其知识图谱提出复杂问题。

弗兰克林表示：“Neo4j、GRANDstack 和 APOC 确实非常契合，因为它们使我们能够以真正代表地理位置的方式将所有数据导入图中，并以 GraphQL 提问，并以我们期望的方式获取答案。”

旅游媒体架构构建时间从八天缩短到一天

旅游媒体的知识图谱现在能够以更快的速度处理高度复杂的查询。随着他们继续添加新的数据源，Neo4j AuraDB on AWS 使他们能够扩展业务并满足客户的需求，同时将构建时间从 8 天缩短到 1 天。

弗兰克林说：“系统中有超过 300,000 个城市，我们的一些内容构建需要关系数据库 7 或 8 天才能完成。当我们切换到图数据库时，它不到一天就完成了。”

根据弗兰克林的说法，客户的反馈“非常积极”。报告显示，自动生成的内容在 SEO 方面与人工撰写的内容表现一样好，在某些情况下甚至更好。

图数据模型的灵活性使旅游媒体能够快速添加新功能，包括住宿选择、活动、景点和航班 - 包括是否为直飞或转机、从城市到目的地的行程时间、可用的飞机等。他们将数据输出质量的提高归因于使用 Neo4j AuraDB。

旅游媒体选择 Neo4j AuraDB on AWS 有多个原因。“这是可靠性，对始终可用性的信心以及它是托管的事实，”弗兰克林说。“它背后有一个优秀的支持团队，并且它还在不断发展。这使得 AuraDB 非常引人注目。”

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