如何 运行 100 条关于图形数据的规则？
How to run 100's of rules on Graph data?
我有历史交易数据。要求是对新交易（比如新的支付交易）的历史数据上的所有条件进行评估
例如：新的支付交易将评估以下条件：
- 如果使用信用卡付款
- 如果有多次支付失败（考虑历史数据）
- 如果付款中的信用卡被其他帐户使用。（考虑历史数据）
有超过 100 个基于关系的条件需要 运行 此类历史数据（跨越数年）。因此，我假设使用图形数据库来存储元组，然后创建一个覆盖所有元组的条件语句？但是，我还需要知道哪个条件成立。因此，唯一的其他选择是 运行 每个条件的查询，这对实时用例来说是一个挑战。
是否有另一种高效的替代方法？
Max De Marzi 在 building rules engines 上写了一个 post，您可能会觉得有趣：
他还写了一些 post 关于基于链接发现欺诈的文章 irregular purchase behaviours together, along with detecting fraud rings，这听起来与您要探索的主题相似。
我有历史交易数据。要求是对新交易（比如新的支付交易）的历史数据上的所有条件进行评估
例如：新的支付交易将评估以下条件： - 如果使用信用卡付款 - 如果有多次支付失败（考虑历史数据） - 如果付款中的信用卡被其他帐户使用。（考虑历史数据）
有超过 100 个基于关系的条件需要 运行 此类历史数据（跨越数年）。因此，我假设使用图形数据库来存储元组，然后创建一个覆盖所有元组的条件语句？但是，我还需要知道哪个条件成立。因此，唯一的其他选择是 运行 每个条件的查询，这对实时用例来说是一个挑战。
是否有另一种高效的替代方法？
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