我是Hadoop/Giraph和Java的新手。作为任务的一部分，我在其上下载了ClouderaQuickstartVM和Giraph。我正在使用这本书，名为“使用ApacheGiraph进行实用图形分析；作者:Shaposhnik、Roman、Martella、Claudio、Logothetis、Dionysios”，我尝试从中运行第111页上的第一个示例(TwitterFollowershipGraph)。编辑:显然，书中的示例(2015年出版)所依赖的Hadoop版本比当前(2017年)版本的ClouderaQuickstartVM提供的版本要旧得多。如何让示例运行？原帖:运行

我有兴趣实现和运行一些繁重的图论算法，目的是(希望)为某些猜想找到反例。您会推荐哪些最高效的库和服务器设置？我正在考虑使用Python的图形API。为了运行算法，我一直在考虑使用Hadoop，但研究Hadoop我觉得它更适合分析数据库而不是枚举问题。如果我对Hadoop的想法是正确的，那么您推荐运行此类进程的最佳服务器设置是什么？任何关于如何在不需要大量代码重写或花费大量金钱的远程分布式环境中运行算法的线索都会有所帮助。非常感谢! 最佳答案 如果它是高度计算任务，您可以将CUDA视为另一种选择。

Giraph是否支持python？如果支持，它是否像Hadoop上的python一样得到很好的支持，或者它会导致比使用原始Java更差的性能？ 最佳答案 Giraph现在在主干版本中通过jython支持python脚本。这是相关的问题:https://issues.apache.org/jira/browse/GIRAPH-683 关于python-我可以将python与giraph一起使用吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： http

我们的任务是创建mapreduce函数，该函数将为google网络图中的每个节点n输出，列出您可以在3跳中从节点n到达的节点。(实际数据可以在这里找到:http://snap.stanford.edu/data/web-Google.html)以下是列表中项目的示例:121324343541454656从上面的示例图将是这个在上面的简化示例中，例如节点1的路径是α[1->2->4->1],[1->2->4->5],[1->2->4->6],[1->3->4->1],[1->3->4->5],[1->3->4->6]και[1->3->5->6]因此mapreduce将为节点1输出顶点1

我需要为一个巨大的数据集找到连接的组件。(图是无向的)一个显而易见的选择是MapReduce。但我是MapReduce的新手，没有足够的时间来学习它并自己编写代码。我只是想知道是否有相同的API，因为这是社交网络分析中非常常见的问题？或者至少如果有人知道任何可靠的(经过试验和测试的)来源，我至少可以自己开始实现？谢谢 最佳答案 我为自己写了博客:http://codingwiththomas.blogspot.de/2011/04/graph-exploration-with-hadoop-mapreduce.html但是MapRe

目录前言：1.relation-graph2.relation-graph数据关系组件---官方地址relation-graph-ARelationshipGraphComponenthttps://www.relation-graph.com/3.选择relation-graph的理由4.项目中引用relation-graph4.1下载命令4.2 在Vue2中使用4.3 在Vue3 中使用4.4 在React中使用5.简单的实例代码6.参考文献前言：    今天公司同事的项目新需求需要实现数据关系展示，我在CSDN上找的了答案，并分享给大家。具体在哪位大佬分享，我会在文章末尾引用标注给出链接

Facebook页面:http://facebook.com/getwellgabby/events/目前有8个事件。我能看到他们。非管理员可以看到他们并可以加入他们。但是，当我通过图形API或FQL进行调用时，仅返回4个future事件。结果可以在这里看到:http://getwellgabby.org/events?raw=1(滚动到底部以获得原始响应。)FQL查询是:SELECTeid,name,start_time,end_time,location,venue,descriptionFROMeventWHEREeidIN(SELECTeidFROMevent_memberWH

代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。TAG的核心思想是在提及之间构建一个潜在的图，其中不同类型的边反映了不同的任务信息，然后利用关系图卷积网络（RGCN）对图进行信息传播。此外，为了减少错误传播的影响，本文在解码阶段采用了层次聚类算法，将任务信息从提及层反向传递到实体层。在DocRED数据集上的实验结果表明，TAG显著优于以前的方法，达

我正在尝试使用stdclass从Facebook的图形API获取教育信息。这是数组:"username":"blah","education":[{"school":{"id":"[removed]","name":"[removed]"},"year":{"id":"[removed]","name":"[removed]"},"type":"HighSchool"},{"school":{"id":"[removed]","name":"[removed]"},"year":{"id":"[removed]","name":"[removed]"},"type":"College"

代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。TAG的核心思想是在提及之间构建一个潜在的图，其中不同类型的边反映了不同的任务信息，然后利用关系图卷积网络（RGCN）对图进行信息传播。此外，为了减少错误传播的影响，本文在解码阶段采用了层次聚类算法，将任务信息从提及层反向传递到实体层。在DocRED数据集上的实验结果表明，TAG显著优于以前的方法，达