Публикации по теме 'graph-database'


TriaClick — Технология ассоциативных семиотических гиперграфов на столбцовой СУБД
Скриншот-демонстрация TriaClick, последней версии TRIADB, консольного приложения Python, в котором реализована ассоциативная, семиотическая, гиперграфическая технология поверх столбчатых СУБД ClickHouse и MariaDB . TriaClick — это моя давняя попытка оживить модель данных реляционных и тематических карт. Ассоциативная фильтрация, аналогичная ассоциативному движку Qlik , реализована впервые поверх колоночной СУБД . Теперь доказано, что ассоциативная технология может быть..
Графики социальных знаний: выигрышная игра
«График, чтобы найти их всех» Валькирия обратилась к одному из крупнейших издателей видеоигр в США с целью построения графика социальных знаний , который позволяет идентифицировать и понимать вовлеченность игроков, социальное поведение и возможности конверсии. Граф социальных знаний — это способ представления объектов реального мира и отношений между ними, таких как игроки и взаимодействия в игре. Использование графа социальных знаний позволяет решать такие задачи, как рекомендации..
Почему графовые базы данных лучше подходят для вашего (нашего) варианта использования?
Мы все знаем, что данные играют решающую роль в понимании варианта использования. Согласно [2] , 70% времени перед обучением модели ИИ тратится на предварительную обработку данных, и данные необходимо хранить в формате, эффективном для каждого варианта использования. В этой статье мы исследуем такие технологии баз данных для хранения и обработки данных. Двумя широко используемыми методами хранения баз данных являются реляционные и нереляционные. Реляционные базы данных, такие как..
Как обучать модели сверточной сети на графах в базе данных графов
Осмысление больших данных Как обучать модели сверточной сети на графах в базе данных графов При обучении моделей GCN в базе данных графов можно использовать преимущества распределенной вычислительной структуры базы данных графов. Это масштабируемое решение для больших графов в реальных приложениях. Что такое сверточные сети на основе графов? Типичная нейронная сеть с прямой связью принимает характеристики каждой точки данных в качестве входных данных и выводит прогноз. Нейронная..
Графические базы данных
Графические базы данных Мир изначально связан. Информация не существует сама по себе, изолированная в вакууме, а является частью богатой взаимосвязанной сети, каждая часть которой связана с бесчисленным множеством других. Традиционные реляционные базы данных превращают сложные и детализированные наборы данных в строгие табличные объекты, которые становятся неуклюжими и сложными, когда пытаются моделировать большие взаимосвязанные домены, вычисляя отношения между битами информации с..
Добавление семантики в графовые базы данных с помощью Grakn. Часть 4
Ваш запрос Привет. Я Микеланджело и являюсь частью команды Grakn Labs . В этой серии постов ( Часть 1 , Часть 2 и Часть 3 ) я описал свой путь новичка в программном стеке Grakn, рассказывая о своем опыте работы с ним по мере того, как я учился. В первых трех сообщениях я говорил о том, как структурировать и загружать данные в граф Гракна; в этом посте, который является последним в этой серии, я кратко покажу несколько простых запросов, которые мы можем использовать для изучения..
Введение в графические базы данных
Моделирование реляционных данных с помощью Neo4j В последние несколько лет произошел взрыв новых парадигм в базах данных. Ранее система управления реляционными базами данных (СУБД), воплощенная в Microsoft SQLServer или Oracle MySQL, была де-факто маршрутом для тех, кто искал базу данных. Я коснулся причин этого и рассмотрел некоторые из новых или повторно открытых альтернатив в одной из моих более ранних работ ; В этой статье я собираюсь более подробно изучить одну из них, базу..