第24期：中国移动图分析应用—实时反欺诈、视频推荐、一人多号、实名不实人、机器学习 - TigerGraph 随身听：带你走进图分析

作为目前全球网络规模最大、客户数量最多、品牌价值和市值排名位居前列的通讯运营企业，中国移动在利用图技术优化业务运营方面也是走在前列。今天的随身听，我们一起来看看中国移动某省级公司的案例分享。场景分析1：在线通信实时反欺诈电信欺诈久已有之，且有日益猖獗之势。传统欺诈检测解决方案主要依赖于对单个业务实体的行为分析，从其行为中发现异常模式。随着信息技术的快速发展，诈骗人员也在不断升级作案手段。比如，据了解，最新的犯罪手段通过利用GOIP设备同时进行多个手机号通话，该设备同时还支持群发短信、远程控制、机卡分离等功能，从而达到隐藏身份、逃避打击的目的。由于此类型作案号码频繁跳转，隐蔽性极高，加之该类案件侦破经验较少，国内单起案件平均侦破周期长达数月之久。基于关系型数据库构建的传统欺诈解决方案在设计上无法解决这一挑战。 在这个场景中，TigerGraph 帮助客户构建了在线通信实时反欺诈系统，包括多个模块，比如黑号识别、模型打分、基于图的特征提取等。 无论是从性能还是结果来看，TigerGraph 均体现出了明显的优势，使得在关系型数据库中无法处理的场景得以实现，比如可以：<p style="color:#333333;font-weight:normal;font-s...