Amazon Neptune では、大量のユーザープロファイルとユーザー操作をすばやく簡単に処理して、ソーシャルネットワーキングのアプリケーションを構築できます。Neptune では、高いスループットで非常にインタラクティブなグラフクエリを実行し、ソーシャル機能をアプリケーションに組み込むことができます。例えば、アプリケーションにソーシャルフィードを作成する場合、Neptune を使用して、優先順位を決定する結果を取得して、ユーザーの家族、ユーザーが "好きな" 更新情報を提供している友人、ユーザーの近くに住む友人からの最新情報をユーザーに表示できます。

Amazon Neptune では、顧客の興味、友人、購入履歴などの情報間のリレーションシップをグラフに保存し、すばやくクエリを実行して、パーソナライズされた関連性の高い推奨を行うことができます。例えば、Neptune では、高可用性のグラフデータベースを使用して、同じスポーツをフォローしている他のユーザーや、購入履歴が似ている他のユーザーが購入した製品に基づいて、ユーザーに製品の推奨を行うことができます。または、共通の友人がいて、お互いはまだ知り合っていない人物を特定し、友人関係の推奨を行うことができます。

Amazon Neptune では、リレーションシップを使用して金銭と購入に関するトランザクションをほぼリアルタイムで処理し、不正パターンを簡単に検出できます。Neptune は完全マネージド型サービスで、高速グラフクエリを実行して、購入しようとしている人物が既知の不正事例と同じ E メールアドレスとクレジットカードを使用していることを検出します。小売り向けの不正検出アプリケーションを構築する場合、Neptune を使用すると、個人の E メールアドレスに関連付けられた複数の人物、同じ IP アドレスを共有しているが別々の住所に住んでいる複数の人物など、リレーションシップパターンを簡単に検出するグラフクエリを構築できます。

Amazon Neptune では、知識グラフアプリケーションを構築できます。知識グラフでは、グラフモデルに情報を保存し、グラフクエリを使用して、高度に接続されたデータセットをユーザーが簡単にナビゲートできるようにすることができます。Neptune では、オープンソースとオープン標準 API をサポートしているため、既存の情報リソースをすばやく利用して知識グラフを構築し、完全マネージド型サービスでそのグラフをホストできます。例えば、ユーザーがモナリザに興味を示している場合、レオナルドダビンチの他の芸術作品や、ルーブル美術館が所蔵する他の芸術作品をユーザーが簡単に見つけられるようにすることができます。知識グラフを使用して、話題の情報を製品カタログに追加したり、規制ルールの複雑なモデルに対して構築およびクエリを実行したり、Wikidata などの一般的な情報をモデル化したりすることができます。

Amazon Neptune では、ライフサイエンスに関する情報を保存およびナビゲートするアプリケーションを構築し、保存時の暗号化を使用して機密データを簡単に処理できます。例えば、Neptune を使用して疾患と遺伝子の相互関係モデルを保存し、タンパク質の経路内でグラフパターンを検索して、疾患と関連する可能性がある他の遺伝子を見つけることができます。化学物質をグラフとしてモデル化し、分子構造のパターンに対してクエリを実行できます。Neptune では、情報を統合して、医療とライフサイエンスの研究における課題に取り組むこともできます。Neptune を使用して、さまざまなシステムの診療記録からデータを保存したり、題目別に研究出版物を整理して関連する情報をすばやく見つけることができます。

Amazon Neptune を使用して、ネットワークのグラフを保存することや、グラフクエリを使用して特定のアプリケーションを実行しているホスト数などに関する質問に答えることができます。Neptune では、数十億件のイベントを保存および処理し、ネットワークを管理および保護できます。異常なイベントを検出した場合、Neptune では、イベントの属性を使用してグラフパターンに対してクエリを実行することで、ネットワークへの影響をすばやく把握できます。Neptune に対してクエリを実行し、危険にさらされる可能性がある他のホストまたはデバイスを特定できます。例えば、ホストで悪意のあるファイルを検出した場合、Neptune では、悪意のあるファイルを広めたホスト間の接続を特定し、その接続をたどってそのファイルをダウンロードした元のホストを突き止めることができます。