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。
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
[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
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。
Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systemsdb-engines.com
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）
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。
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。
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
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）。
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。
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
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
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。
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
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
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）。
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。
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。
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。
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。
精选Python、SQL、R、MATLAB等相关知识，让你的学习和工作更出彩（可提供风控建模干货经验）。
在众多不同的数据模型里，关系数据模型自20世纪80年代就处于统治地位，而且出现了不少巨头，如Oracle、MySQL，它们也被称为：关系数据库管理系统（RDBMS）。然而，随着关系数据库使用范围的不断扩大，也暴露出一些它始终无法解决问题，其中最主要的是数据建模中的一些缺陷和问题，以及在大数据量和多服务器之上进行水平伸缩的限制。同时，互联网发展也产生了一些新的趋势变化：
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
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
neo4j依赖jdk环境，本例中neo4j-community-3.5.8、jdk1.8
本文为joshua317原创文章,转载请注明：转载自joshua317博客 https://www.joshua317.com/article/86
翻译来源：https://writing.kemitchell.com/2022/03/17/OSI-Neo4j-PureThink.html
图片来源:Daniel Lloyd Blunk-Fernández on Unsplash
安装一系列pip依赖： cd至项目根目录，运行 sudo pip3 install -r requirement.txt
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。
这次主要来介绍下 Nebula 在 Akulaku 智能风控的实践。分为以下 6 个部分内容：
最近接手了一个规模比较大的集群，光是整理集群中的资源就使人头昏眼花，虽然我自认 kubectl 使用的已经十分熟练，但是上千个 kubernetes resource 看下来还是不堪重负。在不能为集群安装任何其他工具的情况下，可以改造的就只有我自己的 client 端，也就是 kubectl 了。本文就介绍一个有趣的 kubectl 插件：kubectl-graph。
neo4j有社区版本和企业版。社区版本是免费的，只支持单机版；企业版是付费的，是分布式的。整理了一些不错的参考资料分享给大家。
一般情况下，我们使用数据库查找事物间的联系的时候，只需要短程关系的查询（两层以内的关联）。当需要进行更长程的，更广范围的关系查询时，就需要图数据库的功能。
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。
本项目支持2D，3D知识图谱查询与可视化。知识图谱数据集Import2Neo4j文件夹中。
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。
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。
从数据的处置量来看，早期的专家系统只有上万级知识体量，后来阿里巴巴和百度推出了千亿级、甚至是兆级的知识图谱系统。
@[TOC](图数据库ONgDB Release v-1.0.0) Here's the table of contents:
在 RAG 应用中使用 Neo4j 和 LangChain 构建和检索知识图谱信息的实用指南
应用中采用嵌入式Neo4j(Embedded Neo4j)数据库，插入数据后不知道如何访问。查询之后知道有Neoclipse这个可视化工具，最新版本是1.9.5。添加目录后报错：
自从2012年Geogle推出自己第一版知识图谱以来，各大互联网企业也纷纷推出了自己的知识图谱产品。知识图谱是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，它提供了从“关系”的角度去分析问题的能力，是关系最有效的表达方式，目前在营销、交通、风控场景，知识图谱均有应用。今天，我们从反欺诈的角度浅谈知识图谱的构建与应用。在互联网金融行业，不少的欺诈案件会涉及到复杂的关系网络，而知识图谱可以帮助我们更有效的分析复杂关系中存在的特定的潜在风险，可以提高贷前信审和贷后监控的效率，对于金融风险的控制也有着极大
本文主要记录如何对neo4j源码编译并启动图库服务；将官方图数据导入，对导入的数据进行可视化数据处理；
《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://github.com/qq547276542/Agriculture_KnowledgeGraph
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：
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