비트나인 Graph it

A Guide on Using AGE Viewer For Graph Visualization With AGE Author : Matheus Farias de Oliveira Matsumoto Apache AGE Viewer is a web-based user interface which displays graph data saved in a PostgreSQL database that uses the AGE extension. This application allows you to see the database's large number of nodes and edges, modify their look, and even execute queries within it. In this article, we..

그래프 데이터베이스란? 그래프 데이터베이스는 정향 데이터 위주의 처리만 가능한 관계형 데이터베이스를 보완하기 위해 등장한 NoSQL 계열의 데이터베이스입니다. 그래프 데이터베이스를 이해하기 위해서는 그래프 데이터에 대한 이해가 필요합니다. 그래프 데이터는 수학적 그래프 이론에 토대를 두고 있는데, 개별 객체의 데이터를 나타내는 점(Node 혹은 Vertex), 성질이 비슷한 객체들을 묶어주는 묶음(Label), 객체들 간의 관계를 표시하는 관계선(Edge 혹은 Relationship)으로 이루어져 있습니다. 그래프 데이터베이스는 이러한 그래프 데이터를 실시간 처리 환경에서 본연의 모습을 유지하며 저장, 운영, 처리와 같은 최선의 데이터 운영 환경을 마련하기 위한 기술을 구현하는 솔루션입니다. 그래프 데이..

추천 시스템이란? 추천 시스템은 사용자가 콘텐츠 이용 시에 개인화된 추천을 지원하는 시스템으로 콘텐츠 및 사용자의 정보, 콘텐츠에 대한 평가를 기반으로 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천합니다. 그렇다면 추천 시스템은 어떠한 원리로 사용자에게 콘텐츠를 추천하는 걸까요? 전통적으로 잘 알려진 추천 알고리즘은 크게 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링 기법이 있으며, 이들을 조합한 하이브리드 시스템으로 사용자에게 콘텐츠를 추천합니다. 협업 필터링(Collaborative Filtering)은 사용자의 데이터를 활용해 추천해주는 만큼 상품이나 서비스 이용 또는 구매로 이어질 확률도 높습니다. 게다가 사용자가 많아질수록 데이터가 쌓여 추천 정확도와 신뢰도 또한 증가합니다. 반면에 사용자의 데이터가 없다면 추천이 어렵습..

본 글에서는 예측분석에 사용할 수 있는 알고리즘을 설명합니다. 수많은 예측분석 알고리즘을 소개하기엔 현실적으로 무리가 있다고 판단하여, Regression과 Classification에 대해 간략한 소개를 하고 이후에 Brazilian E-Commerce 사례에서 사용하였던 알고리즘을 기술했습니다. 회귀(Regression)와 분류(Classification)로 범주화하는 지도 학습 머신러닝 알고리즘은 작동방법에 따라 몇 가지 기준으로 분류할 수 있는데, 가장 큰 기준은 바로 비지도 학습(Unsupervised Learning)과 지도 학습(Supervised Learning)이 있습니다. 비지도 학습은 출력 변수(Y)가 존재하지 않고, 입력 변수(X) 간의 관계에 대해 모델링하는 것입니다. 주로 Clu..

그래프 데이터 모델은 현실 모형에 가까운 직관적인 형태의 “데이터 모형”을 제공합니다. 현실과 가까운 모습의 데이터 모델로 데이터가 운용되고 데이터 모델의 변형이 자유롭기 때문에 기존 관계형 데이터보다 더 효율적이며 직관적입니다. 최근 빠른 시장 변화에 따라, 데이터의 보유 규모뿐만 아니라 데이터의 숨은 가치를 바로 알고 이를 유용하게 활용하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 점에서 그래프 데이터베이스(이하 그래프 DB)의 직관적인 데이터 모델링은 실제 조직의 데이터 모델과 흡사한 데이터 모델링이 가능하며, 이를 통해 조직 전체의 데이터 흐름을 쉽게 이해하고 활용하는 데 많은 도움을 줄 수 있습니다. 본 백서는 그래프 DB의 활용 방법을 소개하기 위해 제작되었으며, 1부는 그래프 모델링, 2부..