实时推动更精准的推荐
实时推荐引擎是任何在线业务成功的关键。要在实时环境下做出相关推荐，就需要关联产品、客户、库存、供应商、物流甚至社交情感数据。此外，实时推荐引擎需要具备即时捕捉客户当前访问中表现出的任何新兴趣的能力——这是批处理无法实现的。对于像 Neo4j 这样的图数据库而言，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，这门技术正在迅速超越传统关系型数据库。在连接海量买家和产品数据（以及通用的关联数据）以深入洞察客户需求和产品趋势方面，图数据库的表现轻松胜过关系型数据库和其他 NoSQL 数据存储。
业务成果
个性化用户推荐
无论您是利用既有的社交关系，还是通过连接看似无关的事实来推断兴趣，图数据库在为用户制定更好的实时推荐方面提供了无限的全新可能。根据用户的档案、偏好和过去的在线活动（如产品购买记录），将用户与产品、服务、信息或其他用户连接起来。
多准则搜索
使用户能够基于一系列精细的准则搜索产品、服务或人员，并能够适应新的数据源和类型，从而持续改进推荐——而无需对数据模型进行大规模重写。
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，它都需要遍历一个持续增长、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其能够利用用户的即时历史在实时环境下做出推荐。然而，如果没有合适的技术，遍历一个复杂且高度互联的数据集来提供上下文洞察力是一项挑战。
不断增长的节点数量
随着您添加更多的节点或数据点，推荐的准确性和范围也会随之增加。数据元素的大小和数量的快速增长意味着推荐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
与关系型数据库不同，Neo4j 存储的互联用户和购买数据既不是纯线性的，也不是层级式的。Neo4j 原生的图存储架构无需在每次查询时强制进行中间索引，从而使其更容易解析推荐数据。
灵活的模式
Neo4j 通用的属性图模型使组织能够随着数据类型和来源的变化，更轻松地演进实时推荐引擎。
性能与可扩展性
Neo4j 原生的图处理引擎支持对大型用户数据集进行高性能图查询，从而实现实时决策。
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任务关键型推荐引擎使用。
