原创 針對圖譜超級節點的一種優化解決方案

分享一個最近研究的課題: 現實中網絡結構的度分佈往往呈現冪律性,意即存在這麼一類節點,其擁有的邊數對整個網絡的邊數佔比顯著非0,我們稱這類節點爲超級節點。 中證中小投資者服務中心對全體A股上市公司進行各1手的公益性持有,在A股股

原创 輔助圖分析人員的自定義圖數據可視化組件

圖數據處理與可視化一、可視化效果二、neo4j的數據封裝三、將封裝好的數據轉換爲d3.js格式並寫入文件四、啓動http服務加載文件數據五、使用HTML可視化圖數據 在圖數據處理過程中,如果無法使用形象化的展示,可能會給分析人員

原创 基於社交帳號互動網絡生成虛擬圖

一、原始互動圖 原始圖譜結構包含Twitter賬號和帖子,關係類型有點贊|轉發|評論等,生成的圖譜如下所示: 二、生成的虛擬圖 生成虛擬圖之後,隱藏了全部的帖子節點,只展示出人與人之間的關係: 三、可視化數據格式樣例 {"to

原创 優化互動網絡雙向關注關係

一、問題出現背景 在社交網絡中存在互相關注關係,表示兩人就存在好友關係。在具體的圖譜構建中,如果存在這種大量的雙向關注關係,會極大的影響圖的遍歷性能。所以需要對這種結構的圖進行優化。 二、構建好友關係 #將雙向關注關係構建爲好友關

原创 基於親屬圖譜的關係推理

有朋友提到一個親屬圖譜推理的問題,下面分享一下自己的實現思路,僅供參考。 一、定義推理規則 提前定義一些關係推理規則,比如: path=(a)<-[:父親]-(b)-[:姐姐]->(c) 則可以推斷出 path=(c)-[:

原创 優化互動網絡推薦圖遍歷規則-圖加載速度進入毫秒級別

需要解決的問題:局部圖譜規模達到百萬級別之後多層關係遍歷出現性能問題;CYPHER使用CONTIANS關鍵字檢索性能太差。 取得的成果:通過下述方式進行優化之後,關係分析查詢耗時從原來的30s左右,降低到ms級別;關鍵字檢索耗時降

原创 遠程調試neo4j-apoc組件

提前在NEO4J的安裝目錄下安裝好apoc插件,插件位於plugin目錄下。 調試版本neo4j-3.5.8,apoc-3.5.0.4-all 一、設置遠程調試的配置參數 爲了爲遠程調試會話配置Neo4j,需要通過配置將Jav

原创 ES-QUERY-DSL的使用-用戶配置多任務開啓合併查詢和二次過濾航班信息

查詢航班信息時,同一用戶可以配置多個任務進行航班信息的查詢。配置的一個任務包括區域內航班查詢、根據航班號進行查詢,也可多個條件任意組合查詢航班信息。當對多個任務的數據進行合併進行翻頁,並且對於合併的數據需要進一步過濾查詢時,多個

原创 Elasticsearch集羣安裝部署過程中遇到的問題

一、問題: [2019-01-12T15:55:55,433][INFO ][o.e.b.BootstrapCheck ] [SfD5sIh] bound or publishing to a non-loopback o

原创 《人工智能與圖技術》系列翻譯文章【三】

增強AI上下文一、什麼是人工智能一、上下文對於人工智能的重要性 本系列翻譯文章原文鏈接地址【AI and Graph Technology: 4 Ways Graphs Add Context】 一、什麼是人工智能 一、上下文

原创 《人工智能與圖技術》系列翻譯文章【一】

原文鏈接:https://neo4j.com/blog/ai-and-graph-technology-4-ways-graphs-add-context 增強AI上下文與複雜網絡的鏈接

原创 《人工智能與圖技術》系列翻譯文章【二】

增強AI上下文一、什麼是人工智能一、上下文對於人工智能的重要性 本系列翻譯文章原文鏈接地址【AI and Graph Technology: 4 Ways Graphs Add Context】 一、什麼是人工智能 一、上下文

原创 《人工智能與圖技術》系列翻譯文章【四】

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原创 《人工智能與圖技術》系列翻譯文章【五】

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原创 Elasticsearch源碼遠程與本地調試

Elasticsearch源碼遠程與本地調試一、源碼本地調試1、BEBUG配置2、啓動調試3、使用postman調用接口進行功能源碼調試二、源碼遠程調試1、BEBUG配置2、啓動調試3、使用postman調用接口進行功能源碼調試4