图数据
0 人感兴趣 · 12 次引用
- 最新
- 推荐
Neo4j CEO Emil Eifrem 解读图数据平台引领数据库未来十年的发展
未来十年，将是图数据平台成为主流并大放异彩的十年，这不仅引起了行业专家对图技术的重新思考，对于开发人员而言也是一件幸事。开发者驱动是Neo4j的文化，Neo4j的成功离不开对开发者生态的建设。
基于高效采样算法的时序图神经网络系统 (二)
上一期文章中讲述了在时序图神经网络中的高效图采样算法，本期文章将重点讲述如何进行高效的时序图神经网络的训练。
基于高效采样算法的时序图神经网络系统（一）
图数据是一种非结构化的数据，但能够蕴含很多结构化数据中无法蕴含的信息。图数据无处不在，世界上大部分数据都能够用图数据来表达。为了高效的提取图特征，图神经网络是一种非常重要的图特征提取方式。图神经网络在各个领域被广泛应用，例如：金融网络、交通
GraphScope v0.12.0 版本发布
GraphScope 每月进行常规版本的迭代与发布，GraphScope v0.12.0 全新版本在四月如期而至。v0.12.0 为交互式图查询 GAIA 引入全新的 IR 层以及新增 Giraph API 支持。
用 GraphScope 像 NetworkX 一样做图分析
NetworkX 是 Python 上最常用的图分析包，GraphScoep 兼容 NetworkX 接口。本文中我们将分享如何用 GraphScope 像 NetworkX 一样在（大）图上进行分析。
在 K8s 上运行 GraphScope
本文将详细介绍：1) 如何基于 Kubernetes 集群部署 GraphScope ; 2) 背后的工作细节; 3) 如何在分布式环境中使用自己构建的 GraphScope 开发镜像。
从安装到编译: 10 分钟教你在本地使用和开发 GraphScope
GraphScope 已经支持在主流的操作系统上部署并使用。本文将详细介绍本地安装 GraphScope 的两种方式: 1）直接通过 pip 安装已发布的二进制包；2）从源码编译构建最新版本的 GraphScope。
图计算 101：图计算的类型、语言与系统
本文是图计算 101 系列的第二篇文章，将繁杂的图计算任务根据其计算模式的特性进行分类，并对每一类的图计算任务进行简要的介绍。
