Neo4j是一个开源的NoSQL图形数据库，它使用由一级关系连接的节点的丰富数据模型，与传统的RDBMS方法相比，它更适合于连接的大数
尽管Neo4j社区目前已发布了Java、Python、JavaScript和.NET官方支持的驱动程序，但其发展并未停步。本周，Neo4j发布驱动程序py2neo 3.1版本，同时还为Python用户
@[TOC](【Neo4j Fabric】架构思想) Here's the table of contents:
本文的第一部分介绍了Neo4j及其Cypher查询语言。如果您已经阅读了第1部分，那么您已经了解了为什么Neo4j和其他图形数据库特别受社交图形或网络中用户之间关系建模的影响。您还在开发环境中安装了Neo4j，并概述了使用此数据存储的基本概念 - 即节点和关系。
图形数据库（Graph Database）是NoSQL数据库家族中特殊的存在，用于存储丰富的关系数据，Neo4j 是目前最流行的图形数据库，支持完整的事务，在属性图中，图是由顶点（Vertex），边（Edge）和属性（Property）组成的，顶点和边都可以设置属性，顶点也称作节点，边也称作关系，每个节点和关系都可以由一个或多个属性。Neo4j创建的图是用顶点和边构建一个有向图，其查询语言cypher已经成为事实上的标准。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Neo4j教程一（Spring中国教育管理中心）
图数据库的一个最常见的问题是如何将数据存入数据库。在上一篇文章中，我展示了如何使用通过Docker设置的Neo4j浏览器UI以几种不同的方式之一实现这一点。
MacHound是Bloodhound审计工具的一个扩展组件，可以帮助广大研究人员收集和分析macOS主机上活动目录之间的关系。MacHound还可以收集macOS设备上已登录用户和管理员组成员的相关信息，并将这些信息存储至Bloodhound数据库中。除了使用HasSession和AdminTo之外，MacHound还可以向Bloodhound数据库中添加其他内容：
图片来源:Daniel Lloyd Blunk-Fernández on Unsplash
Autobloody是一款针对活动目录的安全审查工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以通过自动化的形式利用BloodHound扫描发现的活动目录提权路径来实现权限提升。
图算法不是一个新兴技术领域，在开源库中已经有很多功能强大的算法实现。近两年，业内的学者与科学家都在积极探索可以弥补深度学习不可解释性，无法进行因果推断的这个缺陷，而图神经网络（GNN）成为备受关注和期待的“宠儿”。随着学界和业界越来越关注GNN，各种新工作不断被提出，基于图神经网络的框架随之产生，如大家现在都已经熟悉的DGL，两大深度学习框架PyTorch和TensorFlow中也开始支持相应的功能，大家对图（Graph）、图计算、图数据库、图机器学习等研究的关注度越发高涨。
BloodHound是一种单页的JavaScript的Web应用程序，能显示Active Directory环境中隐藏的和相关联的主机内容。攻击者常使用BloodHound识别高度复杂的攻击路径，防御者亦可借助其识别和防御相同的攻击路径。本文由锦行科技的安全研究团队提供（作者：randall），旨在帮助大家深入了解BloodHound工具的使用。 一、环境
GenAI 栈将帮助你迅速开始构建自己的GenAI应用。演示应用可以作为灵感来源或起点。在技术博客文章[19]中了解更多详情。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
在数据库深度挖掘的第三部分中，我们与JanusGraph PMC成员Florian Hockmann和Jason Plurad进行了交流，以获得关于广泛的Graph世界的一些指导。
@[TOC](Neo4j CEO Emil Eifrem 解读图数据平台引领数据库未来十年的发展) Here's the table of contents:
我第一次建立关联图谱用的是R语言，通过写代码帮公安挖掘团伙犯罪，并用图形展示团伙之间的关联关系。
图表是由边连接的一组顶点。在数据库领域，图形是一组项目，每个项目与数据集中的另一个项目具有任何类型的关系。
为了更好的管理服务，最好显示的去设置页面缓存和堆大小参数，否则Neo4j在启动时将根据可用资源计算默认值。
我想演示如何将Stack Overflow快速导入到Neo4j中。之后，您就可以通过查询图表以获取更多信息，然后可以在该数据集上构建应用程序。如果你愿意，我们有一个运行着的（只读）Neo4j服务器，其数据在这里提供。
在科幻作品中，你已看过无数次类似情节，自然会认为这是信息技术发展的方向：你询问计算机，可能是出声提问，要它分析数据，然后很快得到结果——当然是在商业广告开始前。
作者简介：20年IT工作经验，曾在华为、HP、移动、电网等国内外知名IT企业任职；关注领域包括证券、航空、制造、电信、电网等。在数据库开发和优化、数据仓库、系统架构、大中型项目管理、部门管理、数据挖掘和分析、数据治理、大数据方面有一定研究。
随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展，现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系 网，传统数据库很难处理关系运算。大数据行业需要处理的数据之间的关系随数据量呈几何级数增长， 急需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库，图数据库应运而生。 世界上很多著名的公司都在使用图数据库，比如：
当今，大多数应用程序都需要在某个地方存储数据。对于 Web 应用程序，数据库是关键的“齿轮”。 很多企业和开发者在选择数据库时，会主要考虑的几个因素——一是它的成本，二是托管服务提供商的灵活性和支持力度。 出于多种原因，开源数据库是您的最佳选择。例如，一个开源数据库不会超出你的预算，不会限制你如何使用它。开源工具可以提供强大的功能。更好的是，一些最流行（和受支持）的数据库正是开源的解决方案。 让我们看看几款较为主流的开源数据库，以及几种不同的“风格”。 PART ONE 如何（以及在何处）使用开源数据库 值
在高速发展的互联网应用中，业务需求的频繁变更和数据的快速增长都要求数据库必须具有很强的适应能力。Neo4j图数据库正是一个能够适应这种业务需求不断变化和大规模数据增长而产生的数据库，它不但具有很强的适应能力，而且能够自始至终保持高效的查询性能。
Neo4j是一个NoSQL的图数据库管理系统，图是一个比线性表和树更高级的数据结构。具有始终保持高效查询性能，不会因数据的增长而降低查询的反应能力，具备事务管理特性，完全支持ACID事务管理。
几十年来，关系数据库一直主导着数据管理，但它们最近已经失去了NoSQL的替代品。虽然NoSQL数据存储不适合每个用例，但它们通常更适合大数据，这是处理大量数据的系统的简写。四种类型的数据存储用于大数据：
Neo4j 是目前最流行的图形数据库，支持完整的事务，在属性图中，图是由顶点（Vertex），边（Edge）和属性（Property）组成的，顶点和边都可以设置属性，顶点也称作节点，边也称作关系，每个节点和关系都可以由一个或多个属性。Neo4j创建的图是用顶点和边构建一个有向图，其查询语言cypher已经成为事实上的标准。 网上有很多教程，花了一上午时间才安装完，遇到了一些坑，记下来吧
标签属性图模型 • Nodes – 节点。在其他图模型中称作“点”、“顶点”、“对象”。 • Relationships – 关系。在其他图模型中也称作“边”、“弧”、“线”。关系拥有类型。 • Properties – 属性，可以定义在节点和关系上。 • Labels – 标签，代表节点的类别。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-了解如何在 Neo4j 的 NoSQL 数据存储中持久化对象和关系。（Spring中国教育管理中心）
大家好，欢迎来到 InstaGraph，这是一款将文本或网址转换为富有洞察力的知识图谱的应用程序。对复杂主题中实体之间的关系感到好奇吗？只需将文本输入 InstaGraph，即刻呈现出一张精美的知识图谱。
IoTMap是一款支持多协议的物联网网络模型构建工具，该工具可以同时使用一个或多个协议来对物联网IoT网络进行模型构建。该项目目前仍处于开发阶段，主要针对的是物联网设备安全。这个项目目前会定期更新，当前版本的IoTMap支持三个协议，即BLE、ZigBee和OS4I，并且将来还会支持更多协议。
随着知识图谱的发展，图数据库一词被越来越多的提到。那么到底什么是图数据库，为什么要用图数据库，如何去建设一个图数据库应用系统，图数据库与知识图谱到底是什么关系。今天为大家揭开神秘面纱，以Neo4j为例，浅析图数据库相关技术。 作者介绍：穆琼 中国农业银行研发中心，致力于AIOps的落地。 图数据库简介 谈到图数据库，首先要聊聊“图”，这里的图不是计算机视觉、图像处理领域的图，而是图论中的图，它由节点和节点间的线组成，通常用来描述某些实体与它们之间的特定关系。下图就是一个典型的图示例，某企业网络设备拓扑和报
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Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。
图数据库是基于图论实现的一种NoSQL数据库，其数据存储结构和数据查询方式都是以图论为基础的，图数据库主要用于存储更多的连接数据
知识图谱数据库是NoSQL数据库中增速最快的一个分支，它在大数据和人工智能领域的地位逐渐凸显。但是目前主流的图数据库产品大都属于海外产品，且售价极其高昂，为了解各大主流图数据库的读写性能指标，特将国产的新兴图数据库AbutionGraph（AbutionGDB）与Neo4j，JanusGraph，TigerGraph等占据着市场95%份额的主流图数据库做了读写性能对比测试。
实际上为了更好的描述实体之间的关系，我们要是再继续使用Redis的话，是不是感觉实体之间的关系不够那么的明显，虽然也是属于NoSQL的一种，但是相对来说，Redis，表现实体之间的关系就没有那么清晰了，为了更好的描述实体之间的关系，就会使用图形数据库来进行了，那么今天阿粉介绍的，就是一个图形化的数据可，Neo4J。
《福布斯》最近将 RAG 应用程序评为人工智能领域最热门的事物。这并不奇怪，因为检索增强生成需要最少的代码，并有助于建立用户对大语言模型的信任。构建出色的 RAG 应用程序或聊天机器人时面临的挑战是处理结构化文本和非结构化文本。
https://www.injdk.cn/，根据自己需求下载，注意：社区版4.2.2需要jdk版本为jdk11
说到人工智能技术，首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等。实际上，人工智能要在行业中得到应用的先决条件是首先要对行业建立起认知，只有理解了行业和场景，才能真正智能化。简单的说，就是要建立行业知识图谱，才能给行业AI方案。
最近这段时间一直在搞知识图谱的一个项目，有点忙，所以博客更新有点慢，现在第一阶段的开发基本完活，后面有空会总结几篇与neo4j有关的文章。 有关neo4j的介绍和使用场景，这里不多说了，不了解的朋友可以参考我之前的文章 http://qindongliang.iteye.com/blog/2327919 我们的使用场景是用来存知识图谱有关的数据简单说就是会把从小学到高中所有的科目的里面的知识点给存储起来，让后建立知识点与知识点之间的依赖关系，从而最终会形成一张复杂的知识网络。举个例子： 比如某个学生，要学习
原文出处：http://www.yund.tech/zdetail.html?type=1&id=f519df57f29b22863d2a6a79326bd22b 作者：jstarseven 在深入
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博文原地址：https://my.oschina.net/zlb1992/blog/918243
AI 前线导读： 一年一度由世界知名科技媒体 InfoWorld 评选的 Bossie Awards 于 9 月 26 日公布，本次 Bossie Awards 评选出了最佳数据库与数据分析平台奖、最佳软件开发工具奖、最佳机器学习项目奖等多个奖项。在最佳开源数据库与数据分析平台奖中，Spark 和 Beam 再次入选，连续两年入选的 Kafka 这次意外滑铁卢，取而代之的是新兴项目 Pulsar；这次开源数据库入选的还有 PingCAP 的 TiDB；另外Neo4依然是图数据库领域的老大，但其开源版本只能单机无法部署分布式，企业版又费用昂贵的硬伤，使很多初入图库领域的企业望而却步，一直走低调务实作风的OrientDB已经慢慢成为更多用户的首选。附：30分钟入门图数据库(精编版) Bossie Awards 是知名英文科技媒体 InfoWorld 针对开源软件颁发的年度奖项，根据这些软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评判获奖对象，由 InfoWorld 编辑独立评选，目前已经持续超过十年，是 IT 届最具影响力和含金量奖项之一。 一起来看看接下来你需要了解和学习的数据库和数据分析工具有哪些。
如果 BloodHound 数据库中存在 privesc 路径，此工具会自动执行两个 AD 对象、源（我们拥有的）和目标（我们想要的）之间的 AD privesc。自动化由两个步骤组成：
只有你拥有使用图形分析的技巧，并且图形分析能快速提供你需要的见解时，它才具有价值。因而最好的图形算法易于使用，快速执行，并且产生有权威的结果。
对于此种模式，建议安装m2e插件，让Maven来管理项目的构建classpath。这也为通过Maven的命令行 构建项目提供了可能，同时也为开发提供了一个有效的Eclipse setup 。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Neo4j教程二（Spring中国教育管理中心）
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