实时提供更精准的推荐
实时推荐引擎是任何在线业务成功的关键。要实时提供相关的推荐，需要能够关联产品、客户、库存、供应商、物流甚至社会情感数据。此外，实时推荐引擎还需要能够即时捕获客户当前访问中显示的任何新兴趣——这是批处理无法实现的。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，这项技术正在迅速超越传统的 RDBMS。图数据库在连接海量买家和产品数据（以及普遍的关联数据）方面，可以轻松地超越关系数据库和其他 NoSQL 数据存储，从而深入了解客户需求和产品趋势。
业务成果
个性化用户推荐
无论您是利用声明的社交连接，还是将看似无关的事实联系起来以推断兴趣，图数据库在为用户提供更好的实时推荐方面都提供了全新的可能性。根据用户的个人资料、偏好以及过去在线活动（如产品购买）将人与产品、服务、信息或其他人员联系起来。
多标准搜索
允许用户根据一系列细粒度条件搜索产品、服务或人员，并通过容纳新的数据源和类型来持续改进推荐——而无需大量重写数据模型。
挑战
高度互联的数据
无论推荐引擎使用协同过滤还是基于内容的过滤，它都需要遍历一个不断增长、高度互联的数据集。
实时查询性能
推荐系统的强大之处在于它能够利用用户的即时历史实时进行推荐。然而，如果没有合适的技术，遍历复杂且高度互联的数据集以提供上下文洞察力是一个挑战。
不断增长的节点数量
推荐的准确性和范围会随着您添加更多节点或数据点而增加。数据元素规模和数量的快速增长意味着推荐系统需要适应当前和未来的需求。
为什么选择 Neo4j？
原生图存储
与关系数据库不同，Neo4j 存储的互联用户和购买数据既不是纯粹的线性结构也不是层级结构。Neo4j 的原生图存储架构使得无需在每一步都强制进行中间索引，从而更容易解读推荐数据。
灵活的模式
Neo4j 的多功能属性图模型使组织能够随着数据类型和来源的变化轻松地演进实时推荐引擎。
性能与可扩展性
Neo4j 的原生图处理引擎支持在大型用户数据集上进行高性能图查询，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用于您的关键任务推荐引擎。
