图形数据库是 NoSQL 数据库的一种类型，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见的例子，就是社会网络中人与人之间的关系。关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好，其查询复杂、缓慢、超出预期，而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。Google的图形计算系统名为 Pregel。
gremlin的查询是流式查询，一步一步的进行下去，当然这里的“一步”可能是一个方法（g.V().has()）也可能是多个方法组成的一步(g.V().order().by(desc,‘age’))。下面看一个案例
注意，这里只是说了通过 提供类似图的语义查询功能，并没有规定图的存储结构。图数据库的主要优点：
金融机构每年因欺诈带来的坏账损失每年高达数百万美元。随着在线数据量的增长，骗子的行骗能力也水涨船高，精心设计的骗局、身份窃取、欺诈手段及一些新型的诈骗手段层出不穷，方法复杂且容易广泛复制，当事后发现时，已经太迟了，客户和企业往往已经损失惨重。
最近在对图查询语言 GQL 和国际标准草案做个梳理，调研过程中找到下面这篇 mark 了没细看的旧文（毕竟收藏就是看过）。做个简单的记录。
tinkerpop是一个图库标准，一个框架，学习图库，先从这个项目入手比较合适, neo4j, janusGraph只是它两个组件（图storage-engine）的vendor而已。图库是节点&边的集合，边描述了节点间的关联关系。
设想一个场景： 在金融的反欺诈场景下，当一个用户小李 请求订单，我们可以设定一个规则：
JanusGraph是一个分布式图形数据库，这意味着它可以在多节点集群中进行设置。 但是，在这样的环境中工作时，有一些重要的事情需要考虑。 此外，如果配置正确，JanusGraph会为用户处理一些特殊注意事项。
导读：作为一种基础的数据结构，图数据的应用场景无处不在，如社交、风控、搜广推、生物信息学中的蛋白质分析等。如何高效地对海量的图数据进行存储、查询、计算及分析，是当前业界热门的方向。本文将介绍字节跳动自研的图数据库ByteGraph及其在字节内部的应用和挑战。
可以使用ConfiguredGraphFactory去配置JanusGraph Server。 ConfiguredGraphFactory是图的一种访问方式，类似于JanusGraphFactory。 这些图的工厂类提供了动态管理托管在服务器上的图的方法。
图数据库的基本含义是以“图”这种数据结构存储和查询数据，而不是存储图片的数据库。它的数据模型主要是以节点和关系（边）来体现，也可处理键值对。它的优点是快速解决复杂的关系问题。 图将实体表现为节点，实体与其他实体连接的方式表现为联系。我们可以用这个通用的、富有表现力的结构来建模各种场景，从宇宙火箭的建造到道路系统，从食物的供应链及原产地追踪到人们的病历，甚至更多其他的场景。 图形数据库是NoSQL数据库的一种类型，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见的例子，就是社会网络中人与人之间的关系。关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好，其查询复杂、缓慢、超出预期，而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。 目前主流的图数据库有：Neo4j，FlockDB，GraphDB，InfiniteGraph，Titan，JanusGraph，Pregel等。下面说一下JanusGraph 官网上：
Titan是一个高度可扩展的开源图形数据库。图形数据库是一种NoSQL数据库，其中所有数据都存储为节点（nodes）和边（edges）。图形数据库适用于高度连接数据的应用程序，其中数据之间的关系是应用程序功能的重要部分，如社交网站。Titan用于存储和查询分布在多台机器上的大量数据。它可以使用各种存储后端，如Apache Cassandra，HBase和BerkeleyDB。在本教程中，您将安装Titan 1.0，然后配置Titan以使用Cassandra和ElasticSearch。Cassandra充当保存底层数据的数据存储区，而ElasticSearch是一个自由文本搜索引擎，可用于在数据库中执行一些复杂的搜索操作。您还将使用Gremlin从数据库创建和查询数据。
本文是一篇最新的知识图谱综述论文 Knowledge Graphs[1] 的阅读笔记。由于篇幅较长，故拆分为多个部分推送。
之前一直以为在gremlin查询中，gremlin的both()和bothE().bothV()效果相同。但是在实际应用中，发现他们并不是相同的。
Gremlin是Apache TinkerPop 框架下的图遍历语言，而TinkerPop是JanusGraph的搜索引擎。Gremlin是一种函数式数据流语言，可以使得用户使用简洁的方式表述复杂的属性图（property graph）的遍历或查询。
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。
导语：蛋白质在进化过程中，会发生氨基酸突变，破坏了残基之间的相互作用而导致蛋白质结构不稳定，若此时与突变残基具有相互作用的残基也随之发生突变，且构成新的相互作用，使蛋白质结构保持稳定，称这种变化为蛋白质共进化。本次介绍一篇由美国华盛顿大学霍华德休斯医学院研究团队于2014年5月发表在eLife上的一篇文章，该文章利用共进化信息实现了对蛋白质间残基-残基相互作用的鲁棒且准确的预测。
JanusGraph使用Gremlin Server引擎作为服务组件来处理和响应客户端查询。 当打包在JanusGraph中时，Gremlin Server被称为JanusGraph Server。
文章的开头我们先来看下什么是图数据库，根据维基百科的定义：图数据库是使用图结构进行语义查询的数据库，它使用节点、边和属性来表示和存储数据。
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
Gremlin是JanusGraph的查询语言，用于从图中检索数据和更新数据。 Gremlin是一种面向路径的语言，它能够简洁地表示复杂的图形遍历和多步操作。 Gremlin是一种函数式语言，遍历运算被链接在一起形成类似路径的表达式。 例如，“从Hercules，遍历他的父亲，然后他父亲的父亲，并返回祖父的名字。”
本节将使用Gods图作为演示示例，此图在JanusGraph演示中广泛使用。该图如下图所示。这个抽象的数据模型对应图模型中的属性，这个特定的实例描述了罗马万神殿中人物和地点之间的关系。此外，图中的特殊文本和符号修饰符(如：粗体、下划线等)表示图中不同的示意图/类型。
图数据库JanusGraph介绍及使用(一)：简介 https://blog.csdn.net/gobitan/article/details/80939224
JanusGraph数据库集群是由一个或多个JaunsGraph实例组成。获取JanusGraph必须提供一个配置信息告诉JanusGraph怎么建立连接。
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。
关于HugeGraph，官方资料是这样介绍的，它是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统（Graph Database）， 实现了 Apache TinkerPop3 框架及完全兼容 Gremlin 查询语言， 具备完善的工具链组件，助力用户轻松构建基于图数据库之上的应用和产品。HugeGraph 支持百亿以上的顶点和边快速导入，并提供毫秒级的关联关系查询能力（OLTP）， 并可与 Hadoop、Spark 等大数据平台集成以进行离线分析（OLAP）。
Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systemsdb-engines.com
无监督接触预测 (Unsupervised Contact Prediction) 是在蛋白质结构测定和设计过程中揭示蛋白质物理、结构和功能约束的核心。几十年来，主要的方法是从一组相关序列中推断进化约束。在过去的一年里，蛋白质语言模型已经成为一种潜在的替代方法，但目前性能还没有达到生物信息学中最先进的方法。本文证明了Transformer的注意图 (Attention Map) 能够从无监督语言建模目标中学习蛋白质序列中各个残基之间的接触距离。我们发现，迄今为止已经训练过的最高容量模型已经优于当前最先进的无监督接触预测的工作流程，这表明过去这些繁琐的工作流程可以用端到端模型的单向传递工作流程来代替。
存储大规模知识图谱，且便于对知识进行更新，但当知识图谱查询的选择性较大时，查询性能明显下降
JanusGraph数据库集群通常包含一个或多个JanusGraph实例. 运行实例需要提供JanusGraph的配置参数.
graph = JanusGraphFactory.build().set("storage.backend", "inmemory").set("storage.hostname","10.158.69.75").open()
本文介绍了自然语言处理中的文本相似度计算方法和应用场景，并详细阐述了基于LSH（Locality-Sensitive Hashing）方法、基于树的方法（如随机森林、梯度提升树等）和基于图的方法（如k-Nearest Neighbors，k-NN）等应用场景。同时，文章还对未来的研究方向进行了展望，包括模型性能的评价、适用领域的拓展、计算效率的提升等。
今天给大家介绍Jaswinder Singh等人在Bioinformatics上发表的文章”Improved RNA secondary structure and tertiary base-pairing prediction using evolutionary profile, mutational coupling and two-dimensional transfer learning”。最近发现的许多非编码RNA(特别是长非编码RNA)改变了我们对RNA在生物体中作用的看法，但是由于现有的实验技术无法有效地解决高分辨率的二级和三级结构，阻碍了我们对它们的理解。另一方面，通过对大量近似数据的深度学习，然后是对高分辨率三维结构的金标准碱基配对结构的迁移学习，对RNA二级结构的计算预测进行了急需的改进。本文将这种基于单序列的学习扩展到使用进化概况和突变耦合，不仅可以大大改进规范碱基对(RNA二级结构)，而且可以进一步改进与三级碱基对相关的碱基对，如pseudoknots, non-canonical 和 lone 碱基对。特别的，本文模型对1000多个同源序列RNA预测非常精确，得到大于0.8的F1-score，本文通过结合没有任何修改的人工的，但功能相同的同源序列，显著提高了碱基配对预测。总体上来说，本文的全自动方法为科学界提供一个新的强大工具，不仅可以捕获二级结构，而且可以捕获用于构建三维模型的三级碱基配对信息，它还强调了通过使用大量的自然和/或人工同源序列来精确解决碱基配对结构的未来。
2018年年末，我在Internet Explorer浏览器中发现了一个类型混淆漏洞，利用该漏洞可以获得一个write-what-where原语。直到今年4月份，该漏洞才得到了修复，相应的编号为CVE-2019-0752。虽然通过该漏洞本身只能获得受控的写入原语，并且不会导致信息泄漏，但是仍然存在直接且高度可靠的代码执行路径。此外，该漏洞利用代码无需使用sh
这类方法首先在三维形状上提取手工特征， 进而将这些特征作为深度神经网络的输入，用以学习高层特征表示。其优势在于可以充分利用现有的低层特征描述深度学习模型。比如， Bu 等人首先将热核特征和平均测地距离等构成的低层特征通过 Bag-of-Feature 模型转化为中层特征，接着采用深度置信网络（DBN）从中层特征中学习高层特征表示， 并成功应用于三维形状检索与识别。 Xie 等人首先提取三维形状 Heat Kernel Signature 特征的多尺度直方图分布作为自编码机的输入，然后在每个尺度上训练一个自编码机并将多个尺度隐含层的输出连接得到特征描述子， 并在多个数据集上测试了该方法用于形状分类的有效性。这类方法的缺陷在于，其仍然依赖手工特征的选择与参数优化，因此在某种程度上损失了深度学习的优势，无法从根本上克服手工特征存在的问题。
对于支持Gremlin语法的图数据库，可以通过Gephi中的Graph Streaming插件将输入导入到Gephi中，进行数据可视化展示。
本文的内容最初由Marko Rodriguez和Bobby Norton在Aurelius博客上共同撰写。
有些工程师朋友经常问我这样一个问题：“图深度学习听起来很棒，但是现在是否有非常成功的商业案例？是否已经在实际应用中部署？”
JanusGraph 中文文档 目录 介绍 JanusGraph的优势 架构概述 快速开始 JanusGraph 基础 配置 Schema和数据类型 Gremlin查询语言 JanusGraph Server 部署方案 ConfiguredGraphFactory 多节点JanusGraph集群的的注意事项 使用索引 Transactions JanusGraph Cache Transaction 日志 常用配置 常见问题 技术限制 存储 Apache Cassandra Apache HBase G
目前我们的图数据库数据量为 顶点 20 亿，边 200 亿的规模。在迁移之前我们使用的 AgensGraph 数据库 一个主库四个备库，机器的配置都比较高，256G 内存 SSD 的磁盘，单机数据量为 3T左右。 在数据量比较小的情况下 AgensGraph 表现非常稳定优异，我们之前一主一备的情况下支撑了很长一段时间。 但随着公司业务的急速发展，图越来越大，占用的磁盘越来越多，对应的查询量也越来越大，随之这种方案的问题就暴露出来了
在之前的博客文章，“用Jaeger做数据分析｜跟踪告诉我们更多！”，我们已经介绍了我们的数据科学计划和平台。最终目标是在Jaeger项目中开发基于AI/ML的新功能，这将为我们的应用提供新的见解。这种类型的功能也称为AI操作（AI operations，AIOps）。
这篇文章最初由Stephen Mallette和Daniel Kuppitz在Aurelius发表。
本次报道的论文是来自赫尔辛基大学医学院的Jing Tang老师团队发表在nature communications上Bipartite network models to design combination therapies in acute myeloid leukaemia。文章提出了一个通过对患者相关药物反应数据的二分图网络建模来识别潜在的药物组合。在此项研究中选择性药物组合的药效和协同作用水平在体外治疗急性骨髓性白血病的三个细胞系中证实了与单药治疗的区别。本文中介绍了一种名义上的数据挖掘方法，通过组合疗法改善急性骨髓性白血病的治疗方案。
JanusGraph 旨在提供不止一台机器的图数据的存储和计算能力。实时的图数据遍历和分析查询是JaunsGraph的基本特性。本节将讲解JanusGraph的特性和所支持的底层持久性解决方案。
这里有个关键词”semantic queries”，与之相对应的可能是形式语言（Formal Language）中只关心句法。最让人心碎的是：
JanusGraph是一个图形数据库引擎。 JanusGraph本身专注于压缩图序列化、丰富图数据建模、高效的查询执行。 此外，JanusGraph利用Hadoop进行图分析和批处理。JanusGraph为数据持久化，数据索引和客户端访问实现了强大的模块化接口。 JanusGraph的模块化架构使其能够与各种存储，索引和客户端技术进行互操作; 这也使得JanusGraph升级对应的组件过程变得更加简单。
软件和系统开发是创新和解决未知问题的练习。软件和系统是容易出错的，因为它们是由具有不同观点和技能的人（很可能是多人）制作的。技术变得越来越分散和复杂，尤其是随着微服务的推动。很少有人拥有完整的端到端知识 […]
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
