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「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
igraphパッケージの使い方 1. グラフオブジェクトの作成と取り扱い - もうカツ丼はいいよな
近頃Rのigraphパッケージで遊んでるんだけど割と面白いので使い方を忘れないうちにメモっておく． グラフはプロットした方が理解しやすいんだけどとりあえず今回はグラフオブジェクトの作成と要素へのアクセスとかその辺．プロットは次回． グラフって何ぞとか用語の意味とかはグラフ理論 - Wikipedia． グラフオブジェクトの作成 基本 エッジをベクトルにまとめてgraph()関数に与えることでグラフオブジェクトが作成される．デフォルトで有向グラフ．有向，無向の制御は引数directedにTRUEかFALSEを与えることで可能．ループや多重エッジも含める事ができる． > ## エッジの一覧をgraph()関数に与える > edge <- c(0,1, 0,2, 0,3, 1,2, 2,2, 1,3, 1,3) > g <- graph(edge, directed=FALSE) > g Ver
大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム
2. 自己紹介 秋葉 拓哉 / @iwiwi • 所属：東大 CS M2 (今井研) → DC1 (来年) • PFI：インターン (2009) → バイト (夜研等) • 元プログラミングコンテスト中毒者 – TopCoder レーティング：3180 (世界で 12 位) • 研究：大規模グラフのアルゴリズム – 最短経路クエリ，コミュニティ検出，…… 1 3. 現実世界のグラフを対象とした研究 複雑ネットワーク理論 (物理系) ウェブ系 データマイニング系 (WWW, WSDM, …) (KDD, SDM, ICDM, …) ・モデル化 ・コミュニティ検出 ・コミュニティ検出 データベース系 ・リンク予測 (SIGMOD, VLDB, ICDE, …) ・グラフクエリ処理 生物情報系 ネットワーク系 ・接続性 (INFOCOM, SIGCOMM, …) ・最適化 ハイパフォーマンス系
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