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TuGraph数据库
TuGraph数据库 过去的几年中创造的数据超过人类以往历史,有效地管理、操纵和保护这些信息资产的需求从未像现在这样重要,这一需求一直由领先的数据库供应商来解决,然而,在过去的十年中,无数的挑战者已经进入了这个战场,扰动着数据爆炸时代的数据库市场秩序。
图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二)
现在已经覆盖了图的介绍,图的主要类型,不同的图算法,在Python中使用Networkx来实现它们,以及用于节点标记,链接预测和图嵌入的图学习技术,最后讲了GNN分类应用以及未来发展方向!
2022云栖精选—图计算在全域数据融合场景的实践
摘要:本文整理自StartDT资深算法专家的曾云,在云栖大会“图计算及其应用”分论坛的分享。本篇内容主要分为四个部分: 1. 公司介绍 2. 全域数据融合场景介绍 3. 图计算实践 4. 未来展望
图计算中的社区发现算法是什么?请解释其作用和常用算法。
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从API到Agent:万字长文洞悉LangChain工程化设计
给“AI外行人士”引入一下LangChain,试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。同时大家也可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册,本意是希望帮助需要的同学实现AI工程的Bootstrap。
ChatTuGraph:通过大模型“与图对话”
相比于SQL相对成熟的语法标准,图查询语言尚未形成成熟的统一标准,目前是多种查询语法并存的状态,上手门槛高,因此更需要借助大语言模型的自然语言理解能力,降低图数据库查询语言的使用门槛。
基于MaxCompute的图计算实践分享-Aggregator机制介绍
Aggregator是MaxCompute-GRAPH作业中常用的feature之一,特别是解决机器学习问题时。MaxCompute-GRAPH中Aggregator用于汇总并处理全局信息。本文将详细介绍的Aggregator的执行机制、相关API,并以Kmeans Clustering为例子说明Aggregator的具体用法。
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