- Teoria grafów relacji: modelowanie i analiza powiązań
Property graph i RDF, ścieżki, temporal graph, supernodes, złożoność, OLTP i OLAP, centralność, społeczności, motywy, jakość, wyjaśnialność i bezpieczne użycie analizy powiązań.
- Entity resolution: tożsamość, czas i pochodzenie danych
Od normalizacji i blokowania kandydatów przez model Fellegiego–Suntera i cechy podobieństwa po odwracalne scalanie, konflikty, wersjonowanie, ground truth i pomiar błędów w grafie państwowym.
- Apache HugeGraph od środka: architektura, Gremlin i eksploatacja
HugeGraph 1.7 jako pełny stos: Server, graphspaces, schema, indeksy, Gremlin i Cypher, Traverser API, Loader, Hubble, Computer, Vermeer, RocksDB, HStore, bezpieczeństwo, backup i sizing.
- TuGraph od środka: LMDB, Cypher, procedury i OLAP
TuGraph 4.5.2 Community bez mieszania z Enterprise: model storage na LMDB, transakcje, indeksy, OpenCypher, ISO GQL, procedury C++/Python/Java, import, algorytmy, monitoring i HA.
- Projekt HugeGraph: sieć wpływu w syntetycznym mieście
Kompletny projekt Gremlin: syntetyczne osoby, firmy, organizacje, komitety, zamówienia i spotkania; schema, Loader, zapytania ścieżkowe, motywy wpływu, API, testy, wyjaśnienia i wdrożenie.
- Projekt TuGraph: skoordynowane sieci wniosków i urządzeń
Kompletny projekt Cypher: gospodarstwa, pełnomocnicy, wnioski, rachunki, telefony i urządzenia; import, zapytania motywów, procedura, WCC/Louvain, ocena precision–recall, monitoring i odwołania.
Grafy relacji i analiza powiązań
Od teorii grafów, tożsamości i danych czasowych po architekturę HugeGraph i TuGraph oraz kompletne projekty analizy relacji na danych syntetycznych.