ソーシャルグラフ分析
This document provides an introduction to analyzing social graphs using graph databases. It discusses using Neo4j to store social graph data and analyze centrality and clustering coefficients. Sample code is shown for inserting nodes and relationships in Neo4j and traversing the graph. Analyzing a sample social network dataset found centrality values ranged from 1 to over 900, with a median of 10,
Neo4j 使い方メモ
technical notes about web, languages, graphics or other software development stuff. 今、Neo4jを調査しているのでメモ。 Neo4jはグラフDBとよばれるNoSQL系のデータベースです。Twitterのフォロー関係のような、有向グラフ構造を保存できます。 http://neo4j.org/ Neo4jはJavaからは組み込みで利用できますが、その他ネイティブ系のバインディングが全然ありません。そのかわり、RESTによるJSON/HTTPのインターフェイスが用意されています。 ここではRESTサーバーとRubyクライアントのセットでNeo4jを利用する例を紹介します。 サーバーのインストール Neo4jサーバーをコマンドラインから起動するだけなら、ダウンロードページから落としてきて起動するだけ。 サービスに
InfoQ: グラフデータベース、NOSQL、Neo4j
VoldemortやTokyo Cabinetといったキー/バリューシステムにおけるモデリングの最小単位はキー/バリューペアになる。そして、BigTableやそのクローンでは可変数の属性をもつタプルに、CouchDBやMongoDBといったドキュメントデータベースではドキュメントになる。これに対しグラフデータベースでは、データセット全体をひとつの巨大な高密度ネットワーク構造としてモデル化する。 ここではNOSQLデータベースにおける2つの興味深いポイント、スケーラビリティと複雑さについて詳しく説明する。 1. スケーラビリティ CAP: ACID 対 BASE 従来のデータベースシステムのほとんどは、トランザクションに基づいてデータの完全性を保証する。トランザクションを使うことで、データ管理のあらゆる状況において、データの一貫性を確保している。こうしたトランザクションの性質は、ACID（A
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