論文の概要: Predictive Query-based Pipeline for Graph Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09940v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 08:03:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:01:40.409095
• Title: Predictive Query-based Pipeline for Graph Data
• Title（参考訳）: グラフデータのための予測クエリベースのパイプライン
• Authors: Plácido A Souza Neto,
• Abstract要約: グラフ埋め込み技術は大規模グラフの解析と処理を単純化する。 GraphSAGE、Node2Vec、FastRPといったいくつかのアプローチは、グラフの埋め込みを生成する効率的な方法を提供する。 埋め込みをノード特性として保存することにより、異なる埋め込み技術を比較し、それらの有効性を評価することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Graphs face challenges when dealing with massive datasets. They are essential tools for modeling interconnected data and often become computationally expensive. Graph embedding techniques, on the other hand, provide an efficient approach. By projecting complex graphs into a lower-dimensional space, these techniques simplify the analysis and processing of large-scale graphs. By transforming graphs into vectors, it simplifies the analysis and processing of large-scale datasets. Several approaches, such as GraphSAGE, Node2Vec, and FastRP, offer efficient methods for generating graph embeddings. By storing embeddings as node properties, it is possible to compare different embedding techniques and evaluate their effectiveness for specific tasks. This flexibilityallows for dynamic updates to embeddings and facilitates experimentation with different approaches. By analyzing these embeddings, one can extract valuable insights into the relationships between nodes and their similarities within the embedding space
• Abstract（参考訳）: 巨大なデータセットを扱う場合、グラフは課題に直面します。 これらは相互接続されたデータのモデリングに不可欠なツールであり、しばしば計算コストがかかる。 一方、グラフ埋め込み技術は効率的なアプローチを提供する。 複素グラフを低次元空間に投影することにより、これらの手法は大規模グラフの解析と処理を単純化する。 グラフをベクトルに変換することにより、大規模なデータセットの分析と処理が簡単になる。 GraphSAGE、Node2Vec、FastRPといったいくつかのアプローチは、グラフ埋め込みを生成する効率的な方法を提供する。 埋め込みをノード特性として保存することにより、異なる埋め込み技術を比較し、特定のタスクの有効性を評価することができる。 この柔軟性により、動的に更新される埋め込みが可能となり、異なるアプローチによる実験が容易になる。 これらの埋め込みを解析することにより、埋め込み空間内のノード間の関係とその類似性に関する貴重な洞察を抽出することができる。

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