@TOC[1] Here's the table of contents: •一、菜品主材提取•二、数据结构•三、系统架构 基于图数据库的菜品推荐系统 本文来自社区专家pangguoming分享的图数据库应用案例...：使用Neo4j和简单分词算法实现菜品推荐系统[2]，全文内容如下： 背景:本推荐系统基于一款硬件产品–旺小宝桌牌。...一、菜品主材提取 桌牌上的菜名由商家输入，存入到桌牌数据库中，当前已有的菜名去重后有约2万个。 •第一步:收集菜名，从数据库导出菜名。...二、数据结构 在本系统中，涉及到了“人-店-菜-主材”关系，为了使关系间的结构变得简单，因此引入了Neo4j图形数据库，在图形数据库中，该关系如下。...三、系统架构 References [1] TOC: 基于图数据库的菜品推荐系统 [2] 使用Neo4j和简单分词算法实现菜品推荐系统: http://neo4j.com.cn/topic/5fdff8a8d4a2c822637223f8
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基于图的个性推荐 图技术、图数据库技术在推荐系统中的应用是多方面的，在本章节中我们会从图数据库的出发点上给出多种应用例子。 建立图谱 在开始之前，我简单地介绍下本文使用的图数据集。...为切合本章的主题，这里我给出一个基于图数据库、图谱上的 CBF 的例子，做一个电影推荐系统，能让读者理解这个方法的思想。同时，也能熟悉图数据库、知识图谱的方法。...基于模型、机器学习的推荐系统方法有很多，这里着重同图、图数据库相关的方法，讲解其中基于图神经网络 GNN 方法。...GNN + 图数据库的推荐系统 为什么需要图数据库？ GNN 的方法中，图数据库只是一个可选项，而我给的 GNN 方法的示例中，图数据库的关键作用是它带来了实时性的可能。...图片 总结 图数据库可作为推荐系统中信息的最终形式，尽管在很多推荐实现中，图库不一定是最终落地系统方案的选择，但图数据库所带来的可视化洞察的潜力还是非常大的。
世界上要画NS图的人肯定很少，这种无聊的东西= = 我根据个人经验和直觉，推荐三个套工具。...一、签字笔（铅笔+橡皮）+作业纸+拍照的手机 鉴于我以前手绘版ns图已经找不到了，就用室友之前画的做个例子。 image.png 优点：上手快，绘制简单。 缺点：费纸，修改麻烦。...三、Draw.io 这个是一个国外的网页，除了画ns图，它还能画前端的，这才是重点呐。不过不知道为什么室友的电脑经常上不去这个网站。 https://www.draw.io/ ?
整理：极验 作者：Roxana Pamfil 在互联网时代，推荐系统无处不在。不仅可以向用户推荐实体商品，还可以推荐电影、歌曲、新闻报道、酒店旅行等，为用户提供量身定制的选择。...这些系统中有许多都涉及了协同过滤——根据其他相似用户的偏好向用户推荐 item。推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。...对用户和 item 之间的交互进行建模一种很直观的方法是使用二部图。在下面的示例中，用户与之前购买的商品建立了关联。...图网络在很多领域中用于解决实际问题，例如检测 Twitter 上的恶意机器账户，发现电网中的漏洞以及预测蛋白质性质来进行新药物的研发。...总结 二部图是购买数据的自然表示。一项重要任务是预测新的边，可以将其引入推荐系统和针对性的促销活动。在计算性能方面，社区检测是我们描述的过程中最耗时的部分。
一、推荐的概述 在推荐系统中，通常是要向用户推荐商品，如在购物网站中，需要根据用户的历史购买行为，向用户推荐一些实际的商品；如在视频网站中，推荐的则是不同的视频；如在社交网站中，推荐的可能是用户等等...(图片来自参考文献) 在上图中，左侧的A，B，C表示的是三个用户，右侧的a，b，c，d表示的是四个商品，中间的连线表示用户与商品之间有过行为，或者是购买或者是打分，推荐的目的是从商品列表中向指定的用户推荐用户未行为过的商品...推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。
一、推荐的概述 在推荐系统中，通常是要向用户推荐商品，如在购物网站中，需要根据用户的历史购买行为，向用户推荐一些实际的商品；如在视频网站中，推荐的则是不同的视频；如在社交网站中，推荐的可能是用户等等，无论是真实的商品...(图片来自参考文献) 在上图中，左侧的A，B，C表示的是三个用户，右侧的a，b，c，d表示的是四个商品，中间的连线表示用户与商品之间有过行为，或者是购买或者是打分，推荐的目的是从商品列表中向指定的用户推荐用户未行为过的商品...推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。
12 2023-07 思维导图工具推荐：幕布 这款工具用了很久了，公众号里也经常出现它的面孔~ LEARN MORE 图片由海艺AI绘制 “在互联网时代，信息量爆炸性增长，我们需要有效地整理和呈现这些信息...上面这段文字是一个思维导图工具的介绍，我无意介绍思维导图是什么，为什么有用啥的，今天就是很单纯的推荐的效率工具：一个极简的思维导图工具，幕布。...如果看过我的读书笔记系列，应该对内容大纲长图挺熟悉的，这个大纲长图就是用幕布这个软件生成的。 地址：https://mubu.com/home 官网首页的截图 为什么推荐幕布呢？...团队协作：如果你需要与团队成员共享和协作思维导图，幕布也提供了团队协作的功能。你可以邀请他人加入你的思维导图，并通过实时更新和评论功能进行交流和反馈。...大纲笔记的图就放出来占版面了，读书笔记系列的图就是 我最喜欢的还是拿幕布来做一些晦涩难懂的书的读书笔记，比如专业性较强的书，有大纲笔记的辅助理解和学习的效率就会高很多。
前言:网站的图片请求需要一个加载图来过渡，所以我推荐4款加载图作为图片资源请求压力缓解。
但是韦恩图绘制工具的，图形调整度没那么自由，进而就导致绘制的图形比较难看。所以今天就来推荐一个在线绘制韦恩图的工具。...但是其中有一个功能是来进行韦恩图绘制的。并且韦恩图绘制的效果也挺好看。所以就还是挺推荐使用的。关于funrich。由于是客户端的软件。...所以就放一张这个软件可以做的图吧。以下就是一个四个集合绘制的韦恩图。 韦恩图的替代 对于韦恩图而言，如果是五个以下的数据来进行取可视化的话，还是可以很清楚的展示数据的分组的。...但是如果是多于五个数据集的话，就比较推荐使用upset图了。关于upset图主要还是分成三个部分，每个部分的意思可以在下面的图中看到。这里就不做过多介绍了。...另外tbtools也是可以绘制韦恩图的。所以还是很推荐的。
图数据库将数据之间的关系作为优先级。查询图数据库中的关系很快，因为它们永久存储在数据库本身中。可以使用图数据库直观地显示关系，使其对于高度互连的数据非常有用。...除了具有查询语言接口外，还可以通过应用程序接口（API）访问一些图数据库。图数据库与图计算引擎不同。图数据库是转换关系 OLTP 数据库的技术。而图计算引擎在 OLAP 中用于批量分析。...上面部分引用了维基百科对图数据库的词条来讲解何为图数据库，而本文整理于图数据库 Nebula Graph 交流群中对图数据库的零碎知识，作为对图数据库知识的补充。本文分为小知识及 Q&A 两部分。...2000 年前后热门的是 信息检索 和 分析 ，主要是 Google 的带动，以及 Amazon 的 e-commerce 所用的协同过滤推荐，当时 collaborative filtering也被认为是...还是说比较推荐离线计算？Nebula 是存储计算分离的是吧？ Sherman：说一下个人理解，我觉得知识图谱的场景一般是需要在线查询的，因为不知道会有怎么样的查询问题。
推荐算法图推荐 基于图的模型（graph-based model）是推荐系统中的重要内容。...其实，很多研究人员把基于邻域的模型也称为基于图的模型，因为可以把基于邻域的模型看做基于图的模型的简单形式 在研究基于图的模型之前，首先需要将用户的行为数据，表示成图的形式，下面我们讨论的用户行为数据是用二元数组组成的...原理展示 将用户的行为数据表示为二分图后，接下来的就是基于二分图为用户进行推荐，那么给用户u推荐物品就可以转化为度量用户顶点Vu和Vu没有直接边相连的顶点在图上的相关性，相关性越高的物品在推荐列表上的权重九越高...，推荐位置就越靠前。...因为在为每个用户进行推荐时，都需要在整个用户物品二分图上进行迭代，直到整个图上的每个顶点的PR值收敛。这一过程的时间复杂度非常高，不仅无法在线提供实时推荐，甚至离线生成推荐结果也很耗时。
本文汇总了20篇与图大模型相关的论文（主要以推荐系统领域为主），展示最新的工作研究进展。...生成的推理图使用图神经网络进行编码，作为额外的输入来改进传统的推荐系统，而不需要额外的用户或物品信息。我们的方法展示了LLMs如何通过个性化推理图实现更加逻辑和可解释的推荐系统。...然而，它们在职位推荐中对行为图理解的潜力仍然大部分未被开发。本文着重揭示大型语言模型在理解行为图方面的能力，并利用这种理解来增强在线招聘中的推荐，包括促进OOD的应用。...我们提出了一种变分贝叶斯方法来近似对话特定子图的后验分布，这不仅利用对话语料库重构缺失实体关系，而且根据对话上下文动态选择知识。最后，我们将对话特定子图注入到推荐和回复中。...在图领域，各种现实世界的场景也涉及文本数据，其中任务和节点特征可以由文本描述。这些文本属性图（TAGs）在社交媒体、推荐系统等领域具有广泛的应用。因此，本文探讨了如何利用LLMs来建模TAGs。
图数据库是所有数据管理系统中成长最快的分类，下面分别从图检索语言和图数据库两个方面来介绍图数据市场的发展。...图数据库 下面是一些流行的图数据库及其发展趋势，数据来源于：https://db-engines.com/en/ 。DB-Engines创办于2012年10月，是目前世界上最具权威数据库排行榜。 ?...从图中可以获取到的信息有： 无论是在 native 图数据库 还是复合型图数据库，Neo4j 均取得了一枝独秀的成绩； 微软 Azure 的 Cosmos DB 的增长速度非常非常非常迅猛； ArangoDB...图数据库特性对比 ? 注：图片比较小，可以放大查看。 常见图数据图介绍 ?...TiggerGraph 这个数据库号称是「首个原生并行图系统，TigerGraph代表了图数据库演进的下一个阶段，它是第一个能够在互联网规模数据上进行实时分析的系统…」，可以关注一下。
Dgraph是一个开源的分布式图数据库，以图数据模型为基础，提供高性能、低延迟的查询能力和强大的图查询语言，适用于处理大规模的连接数据和图数据模型。
2.4查询 2.5突变 2.6数据监视 三、股权关系探索 四、图数据库的应用场景 五、参考资料 一、什么是图数据库 1.1概念 世间万物互联，关系无处不在。...我们都知道数据库是用来存储数据的一个系统，那么图数据库到底是什么？要想知道图数据库是什么，就需要对图的概念有所了解。...而图数据库却可以方便地存储具有关联关系的数据，且不会造成空间的浪费，对于关系越复杂的数据，图数据库有着明显的存储优势，因为传统关系型数据库对于超过3张表关联的查询十分低效并且难以胜任。...所以，你现在可以理解，图数据库是专门存储具有”图“结构数据的一种非关系型数据库。...1.2安装部署 Dgraph 的安装也比较简单，这里推荐使用 docker 的方式来部署 首先需要获取 Dgraph 核心组件镜像和 Dgraph 本地可视化终端镜像（可视化终端主要用于通过本地可视化界面来操作数据库
图数据库调研.pptx 图数据库： 更好，更快速的查询和分析：图数据库为查询相关数据（无论大小）提供了卓越的性能。...更简单和更自然的数据建模：使用关系型数据库建模的人都需要了解数据库的规范化和参照完整性的严格规则。 一些NoSQL数据库则走向了另一个极端，将所有类型的数据放在一个大型表中。...另一方面，在图数据库中，可以定义任意类型的顶点类型来表示对象，并定义边类型来表示特定的关系。 同时支持实时更新和查询：图数据库支持对大图形数据的实时更新，同时支持查询。...数据结构的灵活性：图数据库具有灵活的schema修改。 用户可以不断添加或删除新的顶点、边和属性，扩展或缩小数据模型。 这对管理不断变化的对象类型特别方便。...大多数图数据库可以在线修改schema，同时继续提供查询。
[image] 本文主要讨论图数据库背后的设计思路、原理还有一些适用的场景，以及在生产环境中使用图数据库的具体案例。...表结构设计得不合理，会对后续的分析、推荐系统产生性能上的影响。比如，当关系从老板 -> 员工 变成 用户 -> 产品，如果不支持反向查询，推荐系统的实时性就会大打折扣，进而带来经济损失。...图数据库性能优化 图数据库本身对高度连接、结构性不强的数据做了专门优化。不同的图数据库根据不同的场景也做了针对性优化，笔者在这里简单介绍以下几种图数据库，BTW，这些图数据库都支持原生图建模。...聊聊图数据库和图数据库的小知识 Nebula Graph 技术总监陈恒：图数据库怎么和深度学习框架进行结合？...聊聊图数据库和图数据库的小知识 Vol.02 图数据库爱好者的聚会在谈论什么？ 作者有话说：Hi，我是 Johhan。
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