圖數(shù)據(jù)庫能通過“實(shí)體”和“關(guān)系”這種簡(jiǎn)單直觀的描述方法來表述現(xiàn)實(shí)世界中錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系。它可以提供逐層挖掘的方式，引導(dǎo)逐步深入分析各種關(guān)系；還可以快速呈現(xiàn)實(shí)體之間最新的關(guān)系變化，積累更新的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)；也可以清晰地呈現(xiàn)復(fù)雜關(guān)系間的聯(lián)絡(luò)線索，為判斷事件來龍去脈提供有效引導(dǎo)。此處，以恒昌的客戶為例，參考圖1中的客戶徐某（因數(shù)據(jù)安全的原因，部分信息作了涂抹，并對(duì)原有圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行了簡(jiǎn)化），如果僅考慮該客戶自己填寫的信息，雖然能看到一度關(guān)聯(lián)信息，但完全看不出該結(jié)構(gòu)會(huì)有什么問題，也無法進(jìn)行深入調(diào)查。

 

圖1客戶徐某借款時(shí)的聯(lián)系人信息簡(jiǎn)化圖

 

　　當(dāng)關(guān)聯(lián)信息得到補(bǔ)充（相對(duì)于原進(jìn)件聯(lián)系人，補(bǔ)充了同事、鄰居、親屬、朋友等關(guān)系，還基于用戶授權(quán)數(shù)據(jù)進(jìn)行了深度擴(kuò)展）后，暫不考慮物品（如手機(jī)號(hào)、銀行賬號(hào)、地址等），僅考慮自然人，獲取徐某二度關(guān)系內(nèi)同時(shí)在恒昌網(wǎng)貸平臺(tái)有借款行為的用戶，得到圖2（基于同樣原因數(shù)據(jù)有涂抹及簡(jiǎn)化）的結(jié)果。該圖每一個(gè)圓都代表一位恒昌客戶，圖頂部的狀態(tài)說明了客戶當(dāng)前所處狀態(tài)。觀察左下角以徐某為中心的四個(gè)客戶（已用紅框標(biāo)出），他們剛好是所呈現(xiàn)圖的最大完全子圖，符合圖論中團(tuán)的定義。再看除徐某外的三個(gè)客戶：兩個(gè)逾期、一個(gè)被拒。如果徐某是新入圖數(shù)據(jù)庫的借款人，從數(shù)學(xué)模型的角度看，幾乎可以直接判定拒絕。因?yàn)榉线@種狀態(tài)的團(tuán)，是欺詐團(tuán)伙或是組團(tuán)代辦的幾率非常大。

 

圖2客戶徐某補(bǔ)充關(guān)系類型后的一度及二度關(guān)聯(lián)信息

 

　　到這時(shí)工作并未完結(jié)，如果有需要，可以基于圖中的關(guān)系嘗試與幾位客戶聯(lián)系以進(jìn)行深入背景調(diào)查證實(shí)，調(diào)查的結(jié)論可以融合到圖數(shù)據(jù)庫中形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，直接改善后續(xù)自動(dòng)化預(yù)警的結(jié)果。