实时提供更准确的推荐
实时推荐引擎是任何在线业务成功的关键。要实时提供相关推荐，需要能够关联产品、客户、库存、供应商、物流甚至社交情绪数据。此外，实时推荐引擎需要能够立即捕获客户当前访问中显示的任何新兴趣——这是批处理无法完成的。对于像 Neo4j 这样的图数据库来说，匹配历史数据和会话数据轻而易举。
实现实时推荐的关键技术是图数据库，这种技术正在迅速超越传统的关联数据库。对于连接大量的买家和产品数据（以及一般连接的数据）以洞悉客户需求和产品趋势，图数据库的性能轻松超越关联数据库和其他 NoSQL 数据存储。
业务成果
个性化用户推荐
无论您是利用声明的社交联系，还是连接看似无关的事实之间的联系来推断兴趣，图在为用户提供更好的实时推荐方面都提供了一个全新的可能性世界。根据用户个人资料、偏好和过去在线活动（如产品购买）将人与产品、服务、信息或其他人联系起来。
多标准搜索
使用户能够根据大量细粒度的标准搜索产品、服务或人员，并通过容纳新的数据源和类型来不断改进推荐——无需对数据模型进行密集的重写。
挑战
高度互连的数据
无论推荐引擎使用协作过滤还是基于内容的过滤，它都需要遍历不断增长、高度互连的数据集。
实时查询性能
推荐系统的强大之处在于它能够实时利用用户的即时历史记录进行推荐。但是，如果没有合适的技术，遍历复杂且高度互连的数据集以提供上下文洞察是一个挑战。
节点数量不断增加
随着您添加更多节点或数据点，推荐的准确性和范围会增加。数据元素的大小和数量的快速增长意味着建议系统需要同时满足当前和未来的需求。
为什么选择 Neo4j？
原生图存储
与关联数据库不同，Neo4j 存储互连的用户和购买数据，这些数据既不是纯粹的线性数据，也不是层次结构数据。Neo4j 的原生图存储架构使通过不强迫在每次转弯时进行中间索引来更轻松地破译建议数据。
灵活的模式
Neo4j 多功能的属性图模型使组织能够随着数据类型和数据源的变化而更轻松地演进实时推荐引擎。
性能和可扩展性
Neo4j 的原生图处理引擎支持对大型用户数据集进行高性能图查询，以实现实时决策。
高可用性
Neo4j 内置的高可用性功能确保您的用户数据始终可供您的关键任务推荐引擎使用。
