[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
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
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。
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。
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。
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）。
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）
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
Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systemsdb-engines.com
GraphRAG是一种基于知识图谱的检索增强技术。它使用多来源数据构建图模型的知识表达，将实体和关系之间的联系以图的形式展示，然后利用大语言模型进行检索增强。这种方法能更高效准确地检索相关信息，并为LLM生成响应提供更好的上下文。微软和领英的技术人员已经科学的验证了这种技术相较于基线 RAG 的优势，并发表了相关论文。
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）。
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。
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。
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
neo4j依赖jdk环境，本例中neo4j-community-3.5.8、jdk1.8
1. 灵活的数据模型：NoSQL数据库不局限于关系模型，支持多种数据结构，如键值对、文档、列族、图形等，能够更自然地映射复杂、多变的数据类型，尤其适合处理半结构化和非结构化数据。
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
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。
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
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。
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。
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
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。
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。
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。
@[TOC](图数据库ONgDB Release v-1.0.0) Here's the table of contents:
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）。
https://github.com/qq547276542/Agriculture_KnowledgeGraph
点击上方蓝字每天学习数据库 ---- 万众瞩目的《权力的游戏》第八季，伴随着“史诗级大烂尾”的哀怨声，终于完结了！ 面对剧中错综复杂的人物关系，新粉们是不是已经捋不清楚了？不过，看到人物、节点、关系、属性，这些熟悉的名词，各位想到了什么？ 是的，图数据库！一向以处理“关系的连接”称霸江湖的图数据库 接下来我们试一试好玩的，用图数据库Neo4j，来梳理一下权游的人物关系图。 Ps：贴心的小编在后面奉上了Neo4j最全的安装配置教程！快快收藏起来~ 首先总览一下剧中人物关系图，几行代码就可清
如果 BloodHound 数据库中存在 privesc 路径，此工具会自动执行两个 AD 对象、源（我们拥有的）和目标（我们想要的）之间的 AD privesc。自动化由两个步骤组成：
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：
图片来源:Daniel Lloyd Blunk-Fernández on Unsplash
LlamaCloud 的关键组件包括 LlamaParse，这是一种专有的解析工具，用于包含表格和图形等嵌入对象的复杂文档，它与 LlamaIndex 摄取和检索无缝集成。这种集成支持在复杂的半结构化文档上构建检索系统，从而有助于回答以前无法管理的复杂问题。此外，还引入了托管摄取和检索 API，以简化 RAG 应用程序的数据加载、处理和存储。
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。
@[TOC](Neo4j CEO Emil Eifrem 解读图数据平台引领数据库未来十年的发展) Here's the table of contents:
随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展，现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系 网，传统数据库很难处理关系运算。大数据行业需要处理的数据之间的关系随数据量呈几何级数增长， 急需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库，图数据库应运而生。 世界上很多著名的公司都在使用图数据库，比如：
翻译自 How Knowledge Graphs Make Data More Useful to Organizations 。更多链接查看原文。
睡觉前，突然想起来Neo4j这个数据库，以前认为是一个相当神秘的数据库，一听是图数据库，以为是存储图片的。一想不对啊，存储图片不是数据库层面建议的，所以自己理了下，也算是自己说服自己吧。 Neo4j是开源的，分了多个版本，其中企业版是基于AGPL协议的。 也就意味着你需要扩展，需要补充一个协议。 Neo4j的版本也分了不同的平台，目前较新的版本是3.3，最新的3.4 Neo4j比较贴心的是下载的时候会提示你注册一个用户，注册之后，会给你发送一个电子版的pdf文档。有一些详细的技术细节。
一、在windows上搭建Neo4j ha cluster的配置方法： 例如：建立集群的三台机器的ip分别为：10.230.9.91，10.230.9.92，10.230.9.93。 10.230.9.91机器上的配置如下： 1、关闭防火墙 2、ping 10.230.9.92和10.230.9.93，看是否能ping通 3、解压Neo4j 安装文件到某一目录下（例如F:\） 4、修改Neo4j配置文件(F:\neo4j-enterprise-2.0.0-M04-wi
直接用yum install neo4j不可行，可能是版本库中不存在neo4j，得手动加入。
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。
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既然图数据库应用这么广泛，越来越多的企业和开发者开始使用它，那它究竟什么过人之处呢，下面我们来揭开它的神秘面纱。
图形数据库（Graph Database）是NoSQL数据库家族中特殊的存在，用于存储丰富的关系数据，Neo4j 是目前最流行的图形数据库，支持完整的事务，在属性图中，图是由顶点（Vertex），边（Edge）和属性（Property）组成的，顶点和边都可以设置属性，顶点也称作节点，边也称作关系，每个节点和关系都可以由一个或多个属性。Neo4j创建的图是用顶点和边构建一个有向图，其查询语言cypher已经成为事实上的标准。
Neo4j分社区版（Community Edition）和企业版（Enterprise Edition），社区版本为免费版本。目前的最新版本为Neo4j 3.1。官方网址为https://neo4j.com/ Neo4j的相关文档URL地址如下
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