Закладки и причинно-следственная согласованность чтения данных в кластере Neo4j

В рамках продвижения нашего нового курса по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня рассмотрим проблемы неконстистентности чтения из графовой СУБД Neo4j и способы их решения. Что такое bookmarks-механизм, как работает объект сеанса в Neo4j в кластерном режиме и при чем здесь драйверы. Зачем нужны закладки в Neo4j Драйверы графовой...

NLP в Neo4j с Cypher: простой пример

Недавно мы писали про рекомендательную систему американской медиа-компании Meredith Corporation на основе графовой СУБД Neo4j и алгоритма непересекающихся множеств (Union-Find). Продолжая эту тему в рамках нашего нового курса по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня рассмотрим, как построить простой рекомендательный движок с помощью выражений и операторов языка запросов Cypher...

Как улучшить рекомендательную систему с Neo4j: кейс Meredith

Развивая наш новый курс по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня рассмотрим американского медиаконгломерат Meredith Corporation по персонализации пользовательских профилей с помощью графовой СУБД Neo4j и алгоритма непересекающихся множеств (Union-Find). Постановка задачи: сложности идентификации анонимных клиентов Различными контент-продуктами конгломерата Meredith Corporation ежемесячно пользуется более 180 миллионов человек через приложения,...

Инженерия Data Science: 3 лучшие практики по драйверам Neo4j

Зачем проверять подключение к Neo4j, какую URI-схему выбрать, чем плохи транзакции с автофиксацией и как передавать переменные в Cypher-запросы: рекомендации по использованию драйверов графовой СУБД в реальных приложениях аналитики больших данных. Драйверы и особенности подключения к базе данных Напомним, драйвер – это сущность, которая реализует определённые API-интерфейсы для взаимодействия с...

Для логистики и не только: алгоритм Дейкстры в Neo4j-библиотеке Graph Data Science

Вопрос перестройки логистических цепочек сегодня стал очень остро перед множеством предприятий, от малого до очень крупного бизнеса. Рассмотрим, как методы Data Science и аналитики больших данных помогают бизнесу справиться с современными вызовами на примере реализации алгоритма Дейкстры в библиотеке Graph Data Science графовой СУБД Neo4j. Постановка задачи: поиск кратчайшего пути...

Микросервисная архитектура с Neo4j, Kafka и Outbox-паттерном проектирования

В рамках обучения ИТ-архитекторов и разработчиков распределенных приложений рассмотрим, что представляет собой Transactional Outbox и как этот паттерн проектирования микросервисной архитектуры можно реализовать с помощью Neo4j и Apache Kafka, чтобы создать масштабируемый, общий и абстрактный способ запроса информации независимо от типа объекта. Постановка задачи: проблемы микросервисной архитектуры и способы их...

NLP с Graph Data Science в Neo4j: 3 эмбеддинг-алгоритма

В рамках нашего нового курса графовым алгоритмам в бизнес-приложениях, сегодня разберем эмбеддинг-алгоритмы в библиотеке Graph Data Science СУБД Neo4j: их особенности и возможности практического использования для задач обработки естественного языка (NLP). Также рассмотрим, чем FastRP отличается от GraphSAGE с Node2Vec. NLP, эмбеддинги и Graph Data Science В обработке естественного языка...

Анализ графа NFT-транзакций с Neo4j и Cypher

В рамках нашего нового курса по графовым алгоритмам в бизнес-приложениях, сегодня рассмотрим популярную сегодня тему про невзаимозаменяемые токены в криптовалютах и не только. Пример анализа графа по NFT-транзакциям в графовой СУБД Neo4j с помощью инструкций языка запросов Cypher. Что такое NFT и причем здесь блокчейн с криптовалютами Уникальный или невзаимозаменяемый...

Насколько вы популярны и общительны: анализ социальных связей с Graph Data Science в Neo4j и Cypher

Продвигая наш новый курс по графовым алгоритмам в бизнес-приложениях, сегодня рассмотрим применение теории графов к задаче анализа социальных связей на практическом примере возможностей библиотеки Graph Data Science СУБД Neo4j и ее языка запросов Cypher. А также разберем сопутствующую теорию: что такое центральность графа, почему эта мера не подходит для сетей...

Еще больше и быстрее: извлечение данных из Neo4j с Apache Arrow

Дополняя наши курсы по аналитике больших данных в бизнес-приложениях новыми полезными примерами, сегодня рассмотрим, как Apache Arrow помогает повысить производительность извлечения данных из Neo4j с помощью их колоночного представления и обработки в памяти, а не на диске. Чем neo4j-arrow лучше драйверов Java и Python, а также собственной Neo4j библиотеки Graph...

Поиск по сайту