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在4.2节中，我们将通过探索和解释图思维来说明图数据建模的最佳实践。通过给C360的示例添加更多的邻接点，我们可以回答以下问题：
1.Michael账户的最近20笔交易是什么？
2.12月，Michael在哪些商店购买过商品以及购买频率如何？
3.找出并更新Jamie和Aaliyah最大笔的交易：从他们的账户支付抵押贷款。（第3个问题是个性化查询的一个示例）
我们将采用查询驱动设计的方式来说明创建带有属性的图数据模型的最佳实践。内容包括如何将数据映射为顶点或者边、对时间建模以及常见的错误。
在4.3节和4.4节中，我们会构建更深入的Gremlin查询。这些查询会遍历3～5层的邻接点数据。我们也会介绍如何使用属性来完成图数据的切片、排序和范围查找，包括时间窗口查询。此外，我们会着重说明我们为示例所准备好的所有数据、技术概念和数据建模。
在4.5节，我们将回顾一下基本的查询，同时介绍一些高级查询技术。这些查询技术有助于我们将格式化的查询结果转换为对用户更友好的结构。