グラフDBのNeo4jでカフェのレコメンド機能を実験してみた - オールアバウトTech Blog
お世話になります。オールアバウトのsutchanです。 今回は、"Neo4j“というグラフデータベースを触って遊んでみた話をしたいと思います。 Neo4j（グラフデータベース）とは まず、グラフデータベースとはなんぞやという話から。 グラフデータベースはグラフ構造を持ったデータを扱うのに特化したデータベースです。 グラフ構造は、電車の経路やSNSのソーシャルグラフ、ドラマの人物相関図のようなものと言えば、イメージしやすいかもしれません。 図にあるように、グラフデータベースは、データの実体であるNodeと、それらをつなぐRelationで構成されていることがわかります。 NodeとRelationには、Property（Key-Value形式の付加情報）も付けることができます。 グラフデータベースは、その特徴から、電車の乗換案内や地図アプリの経路探索、SNSの「知り合いかも？」など、レコメン
Neo4jではてなブックマークグラフをつくってみた - yubessy.hatenablog.com
最近Neo4jというデータベースに触れる機会がありました。 Neo4jはグラフ構造を扱えるデータベースシステムで、人間関係のネットワークやWebページ間のリンク関係などを扱うのに適しています。 グラフデータベースでは「友達の友達の友達」や「10以上リンクされているページ同士の相互リンク」といった情報を簡単に引き出すことができます。 これらをRDBMSで実現しようとすると何段ものJOINが必要となり、クエリが複雑になって計算量も増えてしまいがちです。 グラフデータベースを使えば、クエリを簡潔に保ち、計算量も抑えることができます。 今回は日頃から利用しているはてなブックマークのデータを使い、Neo4j上にはてブグラフを構築していろいろなクエリを試してみました。 ※はてなブックマークWebおよび公開APIから取得できるデータのみを使用しています。 グラフとは ここでいう「グラフ」はExcelで描
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Can Neo4j Cypher query do similar thing as "Having" in SQL?
