비트나인 Graph it

AGE에서 Cypher로 발생시킨 Graph를 Application단에서 알고리즘을 사용하여 (다중) ShortestPath 및 모든 경로 구하기 개요 Application단에서 알고리즘을 사용하여 age에서 실행시킨 Cypher의 ShortestPath 구해보려 고한다. 이를 구하는 이유는 AgensGraph에는 최단경로를 찾는 Function이 존재하지만 AGE에서는 최 단경로를 찾는 Function이 존재하지 않는 것으로 알고 있다. 그러므로 Application 단에서 AGE의 최단 경로의 정보를 조회할 수 있는 알고리즘을 만들어 보았다. 참고로 Application 단에서 사용한 언어는 Typescript이다. 우선 Cypher를 발생시킬 때 Node(노드)와 Edge(간선)을 조회할 수 있는 ..

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..

본 글은 비트나인에서 출시한 솔루션 중 하나인 그래프 데이터베이스를 활용한 예측분석 시스템(G-PAS)에 대한 내용을 다루고 있습니다. G-PAS란? G-PAS, 빅데이터 예측분석 시스템 그래프 예측분석 시스템 소개 G-PAS(Graph Predictive Analysis System)는 프로퍼티 그래프 데이터 모델(Property Graph Data Model)을 사용하며, 빅데이터를 관리할 수 있는 최적의 구조를 가졌습니다. 프로퍼티.. bitnine.tistory.com 비트나인의 그래프 사이언스 R&D팀이 이에 대해 보다 쉽게 이해할 수 있도록 작성했으며, 이론편을 시작으로 ‘그래프를 활용한 예측분석 시스템에 대한 기본적인 개념’과 ‘데이터 모델링을 통해 분석하는 과정’을 설명하는데 초점이 맞추어..