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コース概要
導入
- グラフデータベースとライブラリ
グラフデータを理解する
- データ構造としてのグラフ
- 頂点 (点) とエッジ (線) を使用して現実世界のシナリオをモデル化する
グラフ Database を使用したグラフ データのモデル化、永続化、および処理
- ローカル グラフ アルゴリズム/トラバーサル
- neo4j、OrientDB、Titan
演習: neo4j を使用したグラフ データのモデリング
- ホワイトボードデータモデリング
グラフ Database を超えて: Graph Computing
- プロパティグラフを理解する
- さまざまなシナリオをモデル化したグラフ (ソフトウェア グラフ、ディスカッション グラフ、コンセプト グラフ)
トラバーサルによる現実世界の問題の解決
- グラフ上のアルゴリズム/指示されたウォーク
- 循環依存関係の決定
ケーススタディ: ディスカッション寄稿者のランキング
- 貢献したディスカッションの数と深さによるランキング
- センチメントとコンセプト分析に関するメモ
Graph Computing: ローカルのインメモリ グラフ ツールキット
- グラフ分析と可視化
- JUNG、NetworkX、および iGraph
演習: NetworkX を使用したグラフ データのモデリング
- NetworkX を使用して複雑なシステムをモデル化する
Graph Computing: バッチ処理グラフ フレームワーク
- ストレージ (HDFS) と処理 (MapReduce) に Hadoop を活用する
- 反復アルゴリズムの概要
- ハマ、ジラフ、グラフラボ
Graph Computing: グラフ並列計算
- ETL、探索的分析、反復グラフ計算を単一システム内で統合
- GraphX
セットアップとインストール
- Hadoopとスパーク
GraphX 演算子
- プロパティ、構造、結合、近傍集約、キャッシュとキャッシュ解除
Pregel API を使用した反復処理
- 送信、受信、計算のための引数の受け渡し
グラフの構築
- RDD またはディスク上での頂点とエッジの使用
Scalable アルゴリズムの設計
- GraphX 最適化
追加のアルゴリズムを Access 実行する
- PageRank、接続コンポーネント、三角形のカウント
演習: ページランクとトップユーザー
- テキスト ファイルを入力として使用してグラフ データを構築および処理する
実稼働環境へのデプロイメント
閉会の挨拶
要求
- Javaプログラミングとフレームワークについて理解していること 。
- Pythonの一般的な理解があると助かりますが、必須ではありません 。
- データベースの概念の一般的な理解
観客
- 開発者 。
28 時間
お客様の声 (2)
Broad coverage and deep knowledge about Semantic Web
XINJIAN GUO - Yale University
コース - Semantic Web Overview
Very nice training