OSGraph官网（https://osgraph.com）目前提供了6张典型的开源图谱供大家使用，分别从项目和开发者维度洞察贡献、伙伴、兴趣、社区、生态。
| 图谱名称 | 功能 | 描述 |
|---|---|---|
| 项目贡献图谱 | 发现项目核心贡献 | 根据项目开发者开发活动信息（Issue、PR、Commit、CR等），找到项目核心贡献者。 |
| 项目生态图谱 | 洞察项目生态伙伴 | 提取项目间的开发活动、组织等关键信息，构建项目核心生态关系。 |
| 项目社区图谱 | 分析项目社区分布 | 根据项目的开发活动、开发者组织等信息，提取项目核心开发者社区分布。 |
| 开发活动图谱 | 展示个人开源贡献 | 根据开发者开发活动信息（Issue、PR、Commit、CR等），找到参与的核心项目。 |
| 开源伙伴图谱 | 寻找个人开源伙伴 | 找到开发者在开源社区中，与之协作紧密的其他开发者。 |
| 开源兴趣图谱 | 挖掘个人开源兴趣 | 根据参与的项目主题、标签等信息，分析开发者技术领域与兴趣。 |
为了更直观地表述图数据结构在开源数据洞察的优势，我们结合具体的场景案例说明。面对GitHub数据，我们多多少少会遇到如下类似的问题，这些问题可以通过上述的6类图谱很好的直观展现。
3.1 项目贡献图谱
发现项目核心贡献：根据项目开发者研发活动信息（Issue、PR、Commit、CR等），找到项目核心贡献者。
Q：我想看看给Apache Spark项目写代码的都有谁？
A：选择“项目贡献图谱” - 搜索spark - 选择apache/spark。可以看到HyukjinKwon、dongjoon-hyun等核心贡献者，另外还一不小心捉到两个“显眼包”，AmplabJenkins、SparkQA这两个只参与CodeReview的机器人账号。
项目贡献图谱可以帮助我们更好地发掘项目的关键开发者，尤其是我们不够熟悉的开源项目，可以快速地定位到关键贡献人，帮助技术运营发起合作申请和活动邀请。
3.2 项目生态图谱
洞察项目生态伙伴：提取项目间的开发活动、组织等关联信息，构建项目核心生态关系。
Q：最近很火的开源大模型Llama3周边生态大致是什么样的？
A：选择“项目生态图谱” - 搜索llama3 - 选择meta-llama3/llama3。可以看到pytorch、tensorflow、transformers等知名AI项目，当然还有上科技头条的llama.cpp。比较惊喜的发现是ray竟然和llama3有不少公共开发者，可以深度挖掘一下。
项目生态图谱让开源项目的挖掘变得更加轻松，我们通过分析两个开源项目的公共Stargazers和PR/CR等信息，挖掘潜在的项目关联关系，这可以帮助开发者快速熟悉开源项目的周边生态，并能做很好的技术延展探索。未来，通过引入项目间的代码依赖关系，甚至项目与科研论文的引用关系，可以帮助开发者和科研人员更快地熟悉未知的技术领域。
3.3 项目社区图谱
分析项目社区分布：根据项目的开发活动、开发者组织等信息，提取项目核心开发者社区分布。
Q：大数据引擎Flink发展这么多年后的社区现状如何？
A：选择“项目社区图谱” - 搜索flink - 选择apache/flink。可以看到项目关注者主要来自中、美、德三国，而Alibaba组织是代码贡献的中坚力量。
项目社区图谱目前从国家和组织的维度对核心开发者进行了分组展示，可以帮助我们快速了解一个项目开发人员的地理分布和组织分布，指导开源布道师和技术运营做更优的公共关系资源配置。
3.4 开发活动图谱
展示个人开源贡献：根据开发者研发活动信息（Issue、PR、Commit、CR等），找到参与的核心项目。
Q：大神Linus Torvalds最近在参与哪些开源项目？
A：选择“开发活动图谱” - 搜索torvalds。果然linux项目是torvalds的主要工作，不过llvm、mody、libgit2也有所参与，同时也看到他在subsurface这种“潜水日志管理工具”上的大量贡献，果然大佬的爱好都很广泛。
开发活动图谱让了解一个社区开发者的背景变得更加直观，过去我们只能在开发者的GitHub个人页面上查看“贡献雷达图”作粗粒度的了解，而开发活动图谱在统计粒度和信息展示间找到了很好的平衡点。在个人主页上使用这样的开源个人名片不失为一种更时髦的选择。
3.5 开源伙伴图谱
寻找个人开源伙伴：找到开发者在开源社区中，与之协作紧密的其他开发者。
Q：我想知道在开源社区有没有和我志同道合的人？
A：选择“开发伙伴图谱” - 搜索我的ID。让我震惊的是有那么多陌生人和我关注了同一批项目，这不得找机会认识一下，说不定就能找到新朋友了。而和我合作PR的人基本上都是我认识的朋友和同事，继续探索一下朋友们的开源伙伴，开源社区的“六度人脉”不就来了么。
开源伙伴图谱构建了一种“人-人”关系视图，GitHub原生数据并不存在基于账户的“好友/粉丝”数据，我们通过两个人共同Star的项目以及参与的PR/CR等开发活动数据，构造了开发者之间的关系视图。通过此视图，可以发掘很多“志同道合”但未曾谋面的朋友，或许下一个合作PR就在这次“会面”之后发生。
3.6 开源兴趣图谱
挖掘个人开源兴趣：根据参与的项目主题、标签等信息，分析开发者技术领域与兴趣。
Q：GitHub上最活跃的开发者对什么技术感兴趣？
A：选择“开源兴趣图谱” - 搜索sindresorhus（GitHub用户榜 No.1）。整体来看sindresorhus对node、npm、js很感兴趣，另外他发起的awesome项目足足30W星，令人咋舌！当前的开源兴趣数据主要来自项目有限的标签信息，后续借助AI技术可能会有更好的展现。
开源兴趣图谱是对开发者技术背景的另一种形式的探索尝试，我们都知道开源项目一般都会有一些标签标注其技术领域和使用的关键技术，通过将开发者参与的项目按照标签分组汇总，得到个人的技术兴趣图谱，通过它可以快速地了解一个开发者的技术领域和视野。当然，基于项目现有的标签数据并不能做到精准的领域分类（不少项目没有标注标签数据），因此未来我们希望结合NLP技术做到更好的项目领域识别和分类。