ArangoDB的图遍历策略能够解决多种问题，特别是在需要分析复杂关系数据、进行路径查找、模式匹配等场景中表现出色。以下是ArangoDB图遍历策略能解决的一些主要问题：
- 社交网络分析：通过图遍历，可以探索用户之间的关系，识别影响力用户，或推荐朋友等。
- 推荐系统：图遍历可以帮助构建用户的行为和偏好模型，从而推荐用户可能感兴趣的产品或服务。
- 欺诈检测：在金融交易或网络行为中，通过图遍历可以识别异常模式，如欺诈交易或账户。
- 知识图谱构建：图遍历有助于从各种数据源中提取实体和关系，构建知识图谱。
- 网络安全：通过分析网络流量和用户行为，图遍历可以帮助检测网络攻击，识别恶意软件。
ArangoDB的图遍历策略通过提供灵活的数据模型和高效的查询语言，使得它成为处理复杂图数据的理想选择。
