[1] TOC: 图数据科学助力精准预测，引领人工智能实现跨越发展 [2] Neo4j社区专家jennifer翻译整理: http://neo4j.com.cn/topic/629094b65698652d139c776a
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。
备注：本文APOC是基于Neo4j3.5版本进行安装，原因在于本地电脑的Java版本为1.8
@[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:
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。
本文介绍社群发现算法在关联图谱中的应用。社群发现算法是图算法中的一种，图算法是图分析的工具之一。
翻译自 How Knowledge Graphs Make Data More Useful to Organizations 。更多链接查看原文。
Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systemsdb-engines.com
受访者 | 邵宗文，腾讯云图数据库产品经理 记者| 夕颜 出品 | CSDN（ID:CSDNnews） 近日，又一国产数据库诞生！这次是腾讯家推出的分布式图数据库产品——腾讯云数图 TGDB（Tencent Graph Database）。 据称，这款数据库能够实现万亿级关联关系数据实时查询，高效处理异构数据，支持实时图计算。从理论上说，该图数据库的集群节点规模可以达到万台以上，在不同的公开数据集下查询速度比世界市场占有率最高的 Neo4j 快 20-150 倍！ 在近年，图数据库逐渐火爆起来，据 G
@[TOC](Inovia 合伙人、前谷歌首席财务官、现Twitter董事长Patrick Pichette加盟Neo4j董事会) Here's the table of contents:
@[TOC](图数据库ONgDB Release v-1.0.0) Here's the table of contents:
APOC是Neo4j 3.3版本推出时正式推荐的一个Java存储过程包，里面包含丰富的函数和过程，作为对Cypher所不能提供的复杂图算法和数据操作功能的补充，APOC还具有使用灵活、高性能等优势。在接下来的几周，我会逐渐深入地介绍主要过程的使用实例。
APOC库包含许多（约450个）程序和函数，可帮助处理数据集成，图算法或数据转换等
作者丨教授老边 图数据库作为新兴的技术，已经引起越来越多的人们关注。近来，笔者收到很多朋友的提问，诸如如何看懂评测报告内的门门道道？如何通过评测报告，知晓各个产品间的优势和劣势？一个完备的评测报告需要哪些性能测试内容？哪些内容是考验性能的硬核标准？哪些可以忽略不计，如何去伪存真…… 为了便于大家理解，本文第一部分先介绍关于图数据库、图计算与分析中的基础知识，第二、三部分进行图数据库评测报告的解读以及兼论图计算结果正确性验证。 1 基础知识 图数据库中的操作分为两类： 面向元数据的操作，即面向顶点、边或它们
图数据库有Neo4j和OrientDB，本文入门Neo4j，当前使用版本社区版本（neo4j-community-4.1.1）。
本文是其中第一篇，介绍了图的一些基础知识并给出了 Python 示例。更多文章和对应代码可访问：https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials。
自从我们在伦敦互联数据中心(Connected Data London)的演讲以来，我已经与许多拥有图数据的研究团队进行了交谈，他们希望对图进行机器学习，但不确定从哪里开始。
前言 SIEM（security information and event management），顾名思义就是针对安全信息和事件的管理系统，针对大多数企业是不便宜的安全系统，本文结合作者的经验介
•一、Gartner预测•二、Fabric介绍•三、数据交易与数据标准•四、openCpher介绍•五、基于Fabric的LDBC数据规模测试方案•六、总结
查询与“平安银行”相关信息（所属概念板块、发布公告、属于深股通/沪股通、股东信息）
这篇文章是关于GraphTech生态系统系列文章的一部分「图型计算架构」GraphTech生态系统2019-第1部分：图形数据库。这是第二部分。它涵盖了图形分析领域。第一部分是关于图形数据库，第三部分将列出现有的图形可视化工具。
键值数据库( Key-Value Database）会使用一个哈希表，这个表中有一个特定的key和一个指针指向特定的value。key可以用来定位value，即存储和检索具体的Value。
既然图数据库应用这么广泛，越来越多的企业和开发者开始使用它，那它究竟什么过人之处呢，下面我们来揭开它的神秘面纱。
17年这波AI浪潮推动着各行各业在进行着智能化和AI+的尝试，而当前业界在网络故障智能监控诊断这块到目前为止还没有可参照的成熟案例。知识图谱相对于很火的深度学习，其可解释性为智能诊断提供了新的选项和思路。
互联网发展至今，数据规模越来越大，数据结构越来越复杂，而且对系统的需求越来越高。如果学习过数据结构，那么都知道图是放在最后一个结构，当你学习了图，那么应该感知到前面的链表，队列，树都是在图上面加了一些约束而派生出来的结构。所以图是一个一般性的结构，可以适应于任何结构类型的数据。那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。 一、什么是图数据挖掘 这个话题感觉比较沉重，以至于我敲打每个字都要犹豫半天，这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字，那么说
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。
导读：数据已经成为现代化企业中最为重要的宝贵资源。考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。 ▶1. OpenRefine 这是一款高人气数据分析工具，适用于各类与分析相关的任务。这意味着即使大家拥有多川不同数据类型及名称，这款工具亦能够利用其强大的聚类算法完成条目分组。在聚类完成后，分析即可开始。 ▶2. Had
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
随着社交、电商、金融、物联网等行业的快速发展，现实组成了一张庞大的关系网，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着数据量呈几何指数增长，亟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。本文将探讨图数据库在数据资产可视化中的应用。
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。
本文是其中第二篇，介绍了图算法。更多文章和对应代码可访问：https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials
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。
数据已经成为现代化企业中最为重要的宝贵资源。一切决策、策略或者方法都需要依托于对数据的分析方可实现。随着“大数据分析”逐步替代其上代版本，即“商务智能”，企业正面临着一个更加复杂、且商业情报规模更为庞
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。
注：本文内容是是笔者尝试从多年的安全分析经验中抽取图相关的内容总结和外延而来，不求全面深入，但求分享切身体会。
考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。 数据已经成为现代化企业
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。
在当前大数据行业中， 随着算法的升级， 特别是机器学习的加入，“找规律”式的算法所带来的“红利”正在逐渐地消失，进而需要一种可以对数据进行更深一层挖掘的方式，这种新的方式就是知识图谱。 下面我们来聊一下知识图谱以及知识图谱在达观数据中的实践。 NO.1 知识图谱和 Neo4j 浅析 什么是知识图谱 知识图谱（Knowledge Graph）是一种用点来代替实体，用边代替实体之间关系的一种语义网络。通俗来说，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到
知识图谱存储方式主要包含资源描述框架(Resource Description Framework，RDF)和图数据库（Graph Database）。
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。
图（graph）近来正逐渐变成机器学习的一大核心领域，在开始PGL框架学习之前，我们先简单学习一下图论的基本概念，图论的经典算法，以及近些年来图学习的发展。
在这里插入图片描述 3.2 数据联邦 2.1说明了Fabric数据建模的样例，在这个样例中产品和客户数据位于两个不相交的图中，具有不同的标签和关系类型。要对这两个图进行查询我们必须进行数据联邦。为了保证数据可以联邦，这里我们对产品节点设计一个产品ID的字段，在查询时保证不同图中具有相同的ID即可。
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。
考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。 数据已经成为现代化企业中最为重要的宝贵资源。一切决策、策略或者方法都需要依托于对数据的分析方可实现。随着“大数据分析”逐步替代其上代版本，即“商务智能”，企业正面临着一个更加复杂、且商业情报规模更为庞大的新时代。 考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适
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：
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。
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
他们主要为消费者提供房地产购买、出售与租赁服务，同时发布各类房产新闻、装修技巧以及生活方式层面的内容。每一天，都有数百万消费者访问REA Group网站。
本项目主要贡献源来自豆瓣爬虫（数据源）lanbing510/DouBanSpider、知识图谱引擎Agriculture_KnowledgeGraph、apple.turicreate中内嵌的推荐算法。 主要拿来做练习，数据来源可见lanbing510/DouBanSpider。
点击上方蓝字每天学习数据库 ---- 万众瞩目的《权力的游戏》第八季，伴随着“史诗级大烂尾”的哀怨声，终于完结了！ 面对剧中错综复杂的人物关系，新粉们是不是已经捋不清楚了？不过，看到人物、节点、关系、属性，这些熟悉的名词，各位想到了什么？ 是的，图数据库！一向以处理“关系的连接”称霸江湖的图数据库 接下来我们试一试好玩的，用图数据库Neo4j，来梳理一下权游的人物关系图。 Ps：贴心的小编在后面奉上了Neo4j最全的安装配置教程！快快收藏起来~ 首先总览一下剧中人物关系图，几行代码就可清
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