| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | ||||
| 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
| 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
| 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- TensorFlow
- SQL
- 그래프 질의언어
- RStudio
- 연합학습
- Graph Ecosystem
- graph database
- 딥러닝
- Graph Tech
- Neo4j
- 빅데이터
- SparkML
- spark
- Federated Learning
- Cypher
- GraphX
- graph
- BigData
- r
- 그래프 데이터베이스
- DeepLearning
- GDB
- TigerGraph
- 인공지능
- 그래프 에코시스템
- GSQL
- RDD
- 그래프
- KnowledgeGraph #GraphThinking #Ontology #SemanticLayer #GraphRAG #DataGovernance #Neo4j #RDF #SHACL
- Python
- Today
- Total
목록Graph (3)
Hee'World
온톨로지(의미/지식 구조화) → 그래프(구현) → 검증 → 활용 → 운영/업데이트아래 다이어그램은 제가 실무에서 그래프/지식그래프 프로젝트를 진행하며 반복적으로 문제를 바탕으로, “그래프를 잘 쓰기 위한 사고 흐름”을 한 장으로 정리한 것입니다.핵심 메시지는 단순합니다. 그래프를 연결하기 전에 먼저 ‘의미’를 합의하자.(※ 본문에서 “온톨로지”는 거창한 학술 용어라기보다, 개념·용어·규칙·매핑을 합의해 일관된 의미를 만드는 실무적 방법으로 설명합니다.) 1. 그래프 씽킹(Graph Thinking)이란?그래프 씽킹은 데이터를 단순히 “테이블의 행/열”로만 보지 않고, 개체(노드)와 관계(엣지), 그리고 그 관계가 만들어내는 경로/패턴으로 바라보는 사고 방식입니다.관계형 DB의 조인으로도 많은 것을 할 수..
그래프 기술 에코시스템 - Graph Data Format : 연결된 정보를 저장하는 형태의 구조(From-To, From-Rel-To 등) - Graph Processing Framework : 그래프 (빅)데이터 처리를 배치/실시간 지원하는 프레임워크 - Graph Database : 그래프 이론 기반의 NoSQL 형태의 데이터베이스 - Graph Query Language : 그래프 데이터를 질의하고 원하는 데이터의 추출 지원 - Graph Library : 그래프 분석과 처리를 지원하는 라이브러리 - Graph Neural Network : 그래프 형태의 데이터를 처리하기 위한 인공신경망 - Graph Algorithm : 그래프에서 중심성, 경로찾기, 커뮤니티 탐지를 수행 - Graph Visu..
그래프 수학에서 객체 간에 짝을 이루는 관계를 모델링하기 위해 사용되는 수학 구조인 그래프에 대한 개념 그래프는 순서쌍(G=(V, E))으로 볼 수 있으며, 여기에서 집한 V는 점(Vertex, Node), E(Edge, Relationship)는 간선을 의미함 그래프는 점 또는 2개의 점을 연결하는 간선으로 구성되어 있고, 간선의 길이나 점의 위치는 중요하지 않으므로 그래프는 조합론적인 대상 그래프 이론의 시초는 레온하르트 오일러가 1736년에 쓴 쾨니히스베르크의 다리 문제에 대한 논문으로 여겨짐 이 논문에서 오일러는 그래프의 한붓 그리기 존재 여부에 대한 간단한 필요충분조건을 제시함 * 쾨니히스베르크의 다리 문제에서 오일러는 각 다리에 A~G까지 부여하여 도식화된 그림에서 해당 문제가 불가능함을 증명..