在知识图谱的上下文中，图谱分析是指从以图格式结构化的数据中分析和得出见解的过程。知识图由节点 (表示实体) 和边 (表示这些实体之间的关系) 组成。Graph analytics允许开发人员和技术专业人员探索这些数据中的联系，揭示在表等传统数据结构中可能不容易看到的模式、关系和见解。这种分析有助于组织根据不同数据点的复杂相互依赖关系做出明智的决策。
图分析的一个常见用例是在推荐系统中。例如，电子商务平台通常利用知识图来理解产品、用户和交易是如何互连的。通过应用graph analytics，开发人员可以识别哪些产品经常一起购买，或者哪些用户有相似的兴趣。然后，该信息可以用于通过提供个性化产品推荐来增强用户体验。另一个示例是在社交网络分析中，其中图形分析可以帮助基于用户之间的关系来识别有影响力的用户或社区结构。
此外，图形分析可以帮助欺诈检测和风险管理。金融机构利用知识图来跟踪和分析各种实体 (例如客户、交易和账户) 之间的关系。通过检查这些关系，图形分析可以发现可能表明欺诈活动的异常模式。例如，历史上交互最少的两个实体之间的交易突然激增可能会引发危险信号。总体而言，graph analytics为希望利用知识图提取有意义的见解并在各种应用程序中取得更好结果的开发人员提供了一个强大的工具包。