推荐一个分布式图数据库NebulaGraph,万亿级数据,毫秒级延时什么是NebulaGraphNebulaGraph是一款开源的、分布式的、易扩展的原生图数据库，能够承载包含数千亿个点和数万亿条边的超大规模数据集，并且提供毫秒级查询什么是图数据库图数据库是专门存储庞大的图形网络并从中检索信息的数据库。它可以将图中的数据高效存储为点（Vertex）和边（Edge），还可以将属性（Property）附加到点和边上图数据库适合存储大多数从现实抽象出的数据类型。世界上几乎所有领域的事物都有内在联系，像关系型数据库这样的建模系统会提取实体之间的关系，并将关系单独存储到表和列中，而实体的类型和属性存储在
我试图了解Mongodb中的嵌入，但找不到足够好的文档。不建议链接，因为写入不是跨文档的原子操作，而且还有两次查找。有人知道如何解决这个问题吗？或者你会建议我去像neo4j这样的图形数据库。我正在尝试构建一个需要多对多关系的应用程序。为了解释，我将以图书馆为例。它可以根据用户friend正在阅读的书籍和邻居(志趣相投的)用户正在阅读的书籍向用户推荐书籍。有用户和书籍。用户借书并有其他用户的friend给定一个用户，我需要他正在阅读的所有书籍以及相互阅读的书籍数量本书的friend给定一本书，我需要所有阅读它的人。可能会被给予一个用户A，这将返回peoplereadingbook的交集和
论文链接Motivation：在推荐系统中，图神经网络在建模图结构数据上已经变成一个强有力的工具。但是现实生活的推荐语义通常涉及异质关系（像用户的社交关系，物品知识关系的依赖），这些都包含丰富的语义信息去提升表征能力的学习。同时，对比自监督学习在推荐系统中也取得了巨大进步。鉴于此，本文提出异质图对比学习[HeterogeneousGraphContrastiveLearning(HGCL)],它利用在不同角度的对比学习知识迁移把异质关系融合到用户-物品的交互建模中。由于用户和物品的异质关系对用户-物品交互的影响是不同的，所以在HGCL中关于自适应对比增强设计了元网络来做个性化知识转换。本文所面
我正在评估一个nosql解决方案，用于实现类似结构的文件系统，包含数百万个项目，其中的关键特性必须是:快速查找按n个项目属性过滤的项目的“父项”或“直接子项”或“子树子项”，页面结果按项目属性排序。有了这个要求，我将问题分为2个任务:为搜索子项/子树子项的递归项结构建模为项目结构建模以搜索项目属性现在nosqlschemafree的强大功能是为每个文件存储不同属性的一个很好的特性，这对第2点很有用。相反，我对第1点有一些疑问，即使用具有单个项目集合和物化路径设计模式的文档数据库(示例mongodb)或使用具有2个集合的图形数据库(示例arangodb)的优缺点:items用于数据(文档
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介云计算平台已经成为许多企业和组织运营的必备工具。由于新兴经济带等地区分布式的组织文化和工作模式，对云计算平台提供支持的能力有着更加迫切的需求。本文将通过结合公司案例来阐述一种可行的云计算平台架构设计方法，该架构可以有效解决在分布式团队中使用云计算的问题，提高组织效率并降低成本。云计算平台架构面临着诸多挑战。其中最主要的是跨区域、跨国家和跨时区的分布式组织结构。这种结构要求云计算平台能够适应分布式组织规模、弹性伸缩能力、高可用性、数据安全等各方面的要求，同时还要保证性能和可靠性。另外，云计算平台也需要考虑效率、成本和服务质量，包括可靠性、延迟、费用等方面。为了
论文链接工作简介在知识图谱补全(KGC)中，预测涉及新兴实体和/或关系的三元组，这是在学习KG嵌入时看不到的，已成为一个关键挑战。带有消息传递的子图推理是一个很有前途和流行的解决方案。最近的一些方法已经取得了很好的性能，但它们(1)通常只能预测单独涉及未见过的实体的三元组，无法解决更现实的同时具有未见过的实体和未见过的关系的完全归纳情况。(2)经常在未充分利用关系模式的实体上进行消息传递。本文中，作者提出了一种名为RMPI的新方法，它使用一种新的关系消息传递网络来进行完全归纳KGC。它直接在关系之间传递消息，以充分利用用于子图推理的关系模式，使用图转换、图修剪、关系感知的邻域注意力、寻址空子图
我对FacebookGraphAPI有一个请求，该请求从Facebook帐户返回帖子。我只是想访问数据对象的实例返回PHP，但我尝试过的所有返回无效的.样本响应{"data":[{"id":"111111111111111111100000","message":"Comingsoon#PERFECTFIT05.07.17👀\nRegistertobeoneofthefirsttofindoutwhatitishere⬇️\nhttp://www.bathrugby.com/the-club/supporters/perfect-fit-register/","created_time":"2
我正在尝试使用MicrosoftGraphAPI获取特定用户的详细信息。我有一个可以使用GraphExplorer证明的问题：https://developer.microsoft.com/en-us/graph/graph-explorer如果我运行此查询：https://graph.microsoft.com/v1.0/users我得到了一个用户列表，包括他们的ID。我知道我只能通过将ID附加到URL来获取一个用户的详细信息。例如，此查询：https://graph.microsoft.com/v1.0/users/f71f1f74-bf1f-4e6b-b266-c777ea76e2c7导
论文分享《NeuralNetwork-basedGraphEmbeddingforCross-PlatformBinaryCodeSimilarityDetection》XiaojunXu,ChangLiu,QianFeng,HengYin,LeSong,DawnSong任务名称：BinaryCodeSimilarityDetection二进制代码相似性检测/二进制同源性分析发表于2017年CCS上(CCF-A安全顶会)，目前已成为该领域baseline之一基于神经网络的图嵌入方法用于跨平台二进制代码相似度检测（Gemini)NeuralNetwork-basedGraphEmbeddingf
我试图通过以下步骤使用GrpahAPI从Facebook获取供稿：在FB中于24-06-2017上午9:00在FB中创建了一个帖子。我在请求中包括了一个from参数=-1天。称为API以获取供稿列表，请访问26-06-2017上午9:00。没有从API那里获得任何供稿，为什么在2017年6月25日至2017年6月26日之间找不到任何帖子。现在，为现有（2017年6月24日）帖子创建评论。现在再次使用相同的请求参数获取详细信息（自=-1天以来）。没有从API响应中获得供稿原因，为什么API考虑始终发布创建的时间而不是更新时间。我们的期望是，我们应该获得更新的评论详细信息。目前，API仅考虑pos
