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Titan: Distributed Graph Database
Titan is a scalable graph database optimized for storing and querying graphs containing hundreds of billions of vertices and edges distributed across a multi-machine cluster. Titan is a transactional database that can support thousands of concurrent users executing complex graph traversals in real time. In addition, Titan provides the following features: Elastic and linear scalability for a growin
Gephi, オープンソースのグラフ可視化・操作ソフトウェア
Gephi が再び Google Summer of Code (GSoC 2011) に認定されました！ Google Summer of Code は、世界各地の学生がオープンソースプロジェクトに貢献することができるたいへん優れたプログラムです。詳細はこちら » 応用例 探索的データ解析: リアルタイムでのネットワーク操作による直感的分析。 リンク解析: 特にスケールフリーネットワークにおけるオブジェクト間関係の根本構造の明確化。 ソーシャルネットワーク分析: さまざまなコミュニティ組織やスモールワールドネットワークをマップ化できるソーシャルデータコネクタを簡単に作成可能。 生物学的ネットワーク解析: 生物学的データのパターンを表現。 ポスター制作: 高解像度の印刷可能グラフで学術研究成果をプロモート。 詳細はこちら » 各種のメトリクスを用意 中心性 (Centrality): 社会
GitHub - aching/giraph: Mirror of Apache Giraph
Giraph : Large-scale graph processing on Hadoop Web and online social graphs have been rapidly growing in size and scale during the past decade. In 2008, Google estimated that the number of web pages reached over a trillion. Online social networking and email sites, including Yahoo!, Google, Microsoft, Facebook, LinkedIn, and Twitter, have hundreds of millions of users and are expected to grow muc
World Wide Webber - Graph Processing versus Graph Databases
There's recently been a great deal of discussion on the subject of graph processing. For those of us in the graph database space, this is an exciting development since it reinforces the utility of graphs as both a storage and a computational model. Confusingly however, processing graph-like data is often mistakenly conflated with graph databases because they share the same data model, yet each too
Newman アルゴリズムによるソーシャルグラフのクラスタリング
昨今よく耳にするキーワード「ソーシャルグラフ」。その可能性・活用方法について様々な企業に注目されています。今回はその「ソーシャルグラフ」を「どうすればクラスタリングできるのか？」という観点で、グラフに対するクラスタリングの基礎を説明いたします。また、具体的なクラスタリング手法として Newman アルゴリズムをご紹介いたします。Read less
「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜
The document discusses graph databases and their properties. Graph databases are structured to store graph-based data by using nodes and edges to represent entities and their relationships. They are well-suited for applications with complex relationships between entities that can be modeled as graphs, such as social networks. Key graph database technologies mentioned include Neo4j, OrientDB, and T
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Weekly Algorithm: Property Graph Algorithms - DZone Java
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