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阿里云图数据库GraphDB上线,助力图数据处理

GraphDB简介 GraphDB图数据库适用于存储,管理,查询复杂并且高度连接的数据,图库的结构特别适合发现大数据集下数据之间的共性和特性,特别善于释放蕴含在数据关系之间的巨大价值。GraphDB引擎本身并不额外收费,仅收取云hbase费用。 适合的业务场景 在如下多种场景中图数据库比其他类型数据库(RDBMS和NoSQL)更合适 推荐及个性化 几乎所有的企业都需要了解如何快速并且高效地影响客户来购买他们的产品并且推荐其他相关商品给他们。这可能需要用到云服务的推荐,个性化,网络分析工具。 如果使用得当,图分析是处理推荐和个性化任务的最有效武器,并根据数据中的价值做出关键决策。举个例子,网络零售商需要根据客户过往消费记录及订单推荐其他商品给这个客户。为了能成功的达到目的,当前回话下用户浏览操作等都可以实时集成到一张图中。 图非常适合这些类似的分

机器学习开源一览

研究数据挖掘和机器学习有一段时间了,对数据挖掘来说,商用软件有SAS、Clementine、Oracle数据挖掘组件等等;由于个人学习和版权、算法定制等问题,开源的数据挖掘与机器学习软件(库)目前也十分必需,现在就跟大家介绍下比较流行和常用的机器学习开源库。以前在学校用过matlab,说实话真方便,通常一个模型只要几十行甚至十几行代码就能搞定,但是正版matlab较贵,而且不太适合商业开发使用,所以工业界使用它的并不多(通信行业、研究所比较普遍);相应地,在工业界机器学习和数据挖掘的实验语言多为java、python,因为python与CC++具有先天的血缘,所以python更容易扩展;java的机器学习库也十分流行,主要体现在大数据下的jvm的本质和算法并行化的优势;现推荐给大家以下学习库: 1.机器学习开源软件网(收录了各种机器

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