图数据库通过高效地建模和查询互连数据，在信息检索 (IR) 中发挥着重要作用。 与依赖于表和连接的传统关系数据库不同，图数据库将数据存储为节点（实体）和边（关系），从而能够直接遍历连接。 这种结构在 IR 场景中尤其有用，因为数据点之间的关系对于理解上下文至关重要。 例如，在社交网络中，图数据库可以快速检索用户的所有好友、他们的共同兴趣或他们互动过的内容，从而提供比基于关键字的方法更丰富的搜索结果。
图数据库在 IR 中的一个关键应用是推荐系统。 通过将用户-项目交互、偏好和相似性映射为节点和边，图数据库可以识别“购买 X 的用户也购买了 Y”之类的模式，或者推断看似无关的实体之间的连接。 例如，搜索引擎中的知识图谱可以将文章、作者和主题链接起来，从而允许查询根据语义相关性而不是仅仅是关键字匹配返回结果。 另一个例子是欺诈检测，图数据库分析交易网络以揭示可疑帐户之间的隐藏关系，从而提高风险评估的准确性。
从技术角度来看，图数据库擅长处理连接数据上的复杂查询。 Neo4j 或 Amazon Neptune 等工具使用 Cypher 或 Gremlin 等查询语言来遍历路径、计算中心性或实时检测社区。 对于开发人员来说，这意味着编写更少的 JOIN 操作，并避免关系系统中常见的性能瓶颈。 例如，检索特定地理区域中用户购买的所有产品及其评论和相关类别，将变成一个简单的遍历，而不是多表查询。 这种效率使得图数据库成为需要深度、速度和上下文意识的 IR 任务的实用选择。