[12屆 鐵人賽] [Day29]
來舉例一下 Neo4j 的實務應用
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###### tags: `iT鐵人賽` `Neo4j`

## 前情提要

最後一篇正篇，稍稍回顧了一下之前的每一篇

發現對於現實上的使用案例，好像沒有太多的描述

所以說就在最後的這篇來稍微對現實的案例，簡單的描述一下

以及拿自己的案例作舉例吧w

## eBay 改善購物體驗

~~每次都先拿 eBay 舉例~~

eBay 身為全球前幾大的購物網站，如何推薦最 "適合" 的商品給顧客

對於 eBay 來說，是最重要的事情

不過，通常搜尋引擎只會對 "關鍵字" 有反應

要如何導入更多像是商品資訊、使用環境、使用條件等等這類的資訊，就相對困難

最後他們結合 AI 判斷顧客需求，並使用 Neo4j 快速關聯相關資訊

讓顧客更快速更直接地找到他所需要的產品

> 更多詳細內容可以看這裡
> [Neo4j eBay Case Study](https://neo4j.com/case-studies/ebay/)

## Cisco 更快速的檔案搜尋

Cisco 的銷售團隊有一個問題，他們為了要尋找淺在的客戶

常常要花非常大量的時間在查找文檔

如同我在[第 18 篇](https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10248197)提過的資料問題

有人工處理這些資料相當麻煩且**耗時**

所以 Cisco 最後將這些資料的關聯加入 Neo4j 資料庫

讓員工可以更有效率且精準地找到他們要找的文件

也為 Cisco 每年節省超過 400 萬小時的時間

> 更多詳細內容可以看這裡
> [Neo4j Cisco Case Study](https://neo4j.com/case-studies/cisco/)

## 我

來講講我的應用，先簡單的從社群網站的互動做舉例

先上一張用 Neo4j 分析自己 Twitter 的關係圖


綠色的是我，藍色是我追蹤的或是追蹤我的對象，紅色是我的推文

這樣一分析下來就可以很清楚地發現，中間偏右上的那個藍點

有著最多的紅點關聯，由此就可以推斷這個藍點會是我互動性最高的用戶

而那個藍點是來自日本的樂團 **Mili**，他們的歌真的超讚，請務必去 [YouTube](https://www.youtube.com/user/ProjectMili) 欣賞

> 直接傳教x

再來能舉例的就是我的工作的部分了，這部分有點危

簡單講就是要分析人與人之間的關係

如下圖所示

> 應該該碼的都碼了，解析度也降超低，應該是沒有問題w


圖中每個點都是一個單位，你可以看出來他們中間有一些連結度比較高的點

通常那些點，就會是要找的重點單位

大概是這種感覺

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希望這篇舉的例大家會喜歡

Neo4j 的內容就到這邊，正式宣告結束

記得下篇回來看我抱怨跟看滿滿的 meme

下篇 **完結灑花，來講講心得感想吧**

究竟鐵人賽~~能不能完賽呢，讓我們繼續看下去~~

完賽了啦

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## 紀錄

撰寫日期：2020/10/11
耗時： 1 小時出頭