1. Описание проблемы Предприятия знают о преимуществах объединения данных из нескольких источников для создания более подробных и полных записей о своих клиентах, своих продуктах, своих сотрудниках и т. д. Источниками могут быть разные отделы или компьютерные системы внутри одного предприятия, сочетание внутренних и внешних источников данных или в результате корпоративных слияний и поглощений. Однако слияние источников данных не всегда просто. В частности, одной из проблем является..

Graphbits: серия 5-минутных статей о графах День, описанный в Grakn Схема Гракна Поговорим о гиперграфах! Короче говоря, гиперграф может иметь ребра, которые соединяют более двух узлов одновременно. Значит, должна быть база данных с моделью Hypergraph? Да, есть, и это Grakn ... и именно об этом и будет рассказываться этот пост (и еще несколько). Grakn Grakn цитируется как интеллектуальная база данных , которая позволяет моделировать базы знаний для различных..

Базы данных графов часто используются для анализа отношений в сильно взаимосвязанных наборах данных. Социальные сети, рекомендательные механизмы, корпоративная иерархия, обнаружение мошенничества или запрос спецификаций — вот распространенные варианты использования. Но эти наборы данных со временем меняются, и вы, как разработчик или исследователь данных, можете путешествовать во времени и анализировать эти изменения. Хотя ArangoDB может не иметь встроенной поддержки управления историей..

Это вторая из серии публикаций о функциях прогнозирования ссылок, которые недавно были добавлены в Библиотеку графических алгоритмов Neo4j . В 1-м посте мы узнали о мерах предсказания ссылок, о том, как их применять в Neo4j и как их можно использовать в качестве функций в классификаторе машинного обучения. Мы также узнали о проблеме разделения наборов данных поездов и тестов при работе с графиками. В этом посте мы применим полученные знания к набору данных цитирования. Мы..

Введение в использование Keras с Neo4j Мы демонстрируем подключение графической базы данных Neo4j к Keras. Мы строим нейронную сеть, достигающую 100% точности теста на простой задаче прогнозирования обзора. Графические базы данных - это мощный способ хранения и анализа данных. Часто отношения между вещами, например, между людьми, так же важны, как и свойства самих этих вещей. В базе данных графов эти отношения легко хранить и анализировать. Благодаря тому, что они..