JanusGraphによるグラフDB入門 - Qiita
前置き この記事を書いているのは、RDBMSすらろくに扱ったことの無いド素人なので、内容はあまり鵜呑みにしないでください。ご指摘は大歓迎です。 グラフDBとは グラフ構造(有向グラフ)を格納するのに特化したデータベースのことです。一番有名なものだと Neo4j、その他にはAmazon Neptune、ArangoDBなどがあります。 グラフDBのなにがうれしいの？ グラフから情報を取り出すことに特化したクエリ言語(RDBMSにおけるSQL的なもの)を備えているので、自分でいちいちアルゴリズムを組まなくてもよくなります。 JanusGraphって何？ Linux Foundationの元で開発されているオープンソースのグラフDBです。元はTitanGraphという名前の個人プロジェクトでしたが、そこからforkされ開発が続けられています。2017年4月にversion0.1がリリース、202
見積もり（Estimate）をしない。絶対しない。
開発において「見積もりする（Estimates）」というのは、スクラムというフレームワークによっては大きな時間がかかっている部分であり大事なアプローチになっている。 なので、スクラムにおける見積もりをする理由について考えてみる。そして、それを踏まえて見積もりのPros / Consを確認しながらも、結果として見積もりをしないという選択肢についても考えていきたい。 大きな話の流れしては、見積もりによって得るべきもの、失うものを述べた後にスクラムのムーブメントにおける見積もり（Estimate）手法の推移について見ていきながら、目指すゴールを確認していく。 極論、「なぜ見積もりが必要なのですか？」を5回自問自答してみて、自分の中で明確なメリットが答えられないのであれば、時間をかけて見積もる必要ないかもしれません。 マーティンファウラーのこの考え方も参考になります。 私にとって、見積もりは、重要
Web Intelligence 2019にFull Paperが採択され、発表をしてきました - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに みなさんこんにちは、研究開発チームの関です。 今年のクリスマスも横浜赤レンガ倉庫で、カップル大量発生の中ででんぱ組さんのライブを見て過ごすことになりそうです。 10/14~17までギリシャのテッサロニキで開催されていたWeb Intelligence 2019 (WI2019)に、 論文がFull Paperとして採択されましたので発表のために参加してきました。 すこし時間が経ってしまいましたが、採択された論文と現地の様子について報告したいと思います。 はじめに 採択された論文について 提案手法 システムアーキテクチャ 採択までのプロセス WSDM2018投稿時 WWW2019投稿時 WI2019投稿時 Web Intelligenceについて 概要 ギリシャのテッサロニキの様子 プログラム まとめ 採択された論文について まずはWI2019に採択された論文について紹介します。
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