그래프 DB는 bipartite 네트워크 투영과 동일합니까?

Question

두 가지 종류의 노드가있는 네트워크, 예를 들어 사용자와 장소가 "has been in"관계에 있다고 가정합니다. 이것은 bipartite 네트워크이며, 보통 networkx와 같은 모듈은 네트워크의 "투영"을 두 방향으로 제공하여 장소 네트워크를 생성 할 수 있도록합니다 (일반 사용자의 수를 가중하는 링크 포함) 또는 사용자들의 네트워크 (일반적인 장소의 수를 무게로 갖는 링크를 가진).

그래프 데이터베이스에서 이러한 네트워크를 생성해야하는 이유는 무엇입니까? OrientDB, Neo4j, FlockDB 등 가장 일반적인 오픈 소스 제품에 대한 예제를 제공 할 수 있습니까?

더 구체적으로 gremlin으로 어떻게 할 수 있습니까?

그런 경우 (gremlin) 나 자신이 답변을 붙여 넣었지만 살아남은 노드에서 시작합니다. 보통 첫 번째 단계는 예상대로 노드에서 시작하는 것이 더 효율적입니다. 일부 구간 세부 선택 우리가 같은 장소에서 특정 일, 또는 다른 간격 있었던 것으로 관련되어 사용자의 네트워크에만 관심이 너무

g.V.filter{it.date=='3/3/2003'}.filter{it.type=='place'}.... 

.

Answer 1

Marko Rodriguez's blog에는이 사용 사례에 대한 많은 예제가 포함되어 있기 때문에 제안 할 수 있습니다. Marko는 Gremlin의 저자이기도하며 OrientDB과 Neo4J는이를 준수합니다. 이 답변이므로 투사 노드에서 시작

는

Answer 2

, 나는 자기 응답 날 오전 놈아 (게다가, OrientDB REST 인터페이스에서 작동)

g.V.filter{it.type=='user'}.as('a').out('checkedIn_at').in('checkedIn_at') 
.as('b').simplePath.select(['a','b']).groupCount(){it.name}.cap() 

의 방법을 발견했다 :-D

일부 상황에서는 그래프가 하위 선택 인 거대한 데이터베이스가 있습니다. 나는 내 생각 엔 여기에 현존하는 문제는 이러한 패턴은 임의의 프로젝션 기능을 허용하지 않는다는 것입니다

...sideEffect{x=it}.in.as('a').transform{x}.in.as('b').select(['a','b']) 
.groupCount(){it.name}.cap() 

입니다

g.V.filter{it.date=='3/3/2003'}.filter{it.type=='place'}.... 

으로 무언가에서 시작하는 대답을 선호하는 것이다. 해결책은, 내 생각, GROUPBY의 다양성과 재생, 사용자의 각 쌍에 대해 공통의 정점을 나열 할 수 : 후 처리를위한 세 번째 매개 변수로,

g.V.filter{it.type=='place'}.sideEffect{x=it}.out.as('a').transform{x}.out 
.as('b').select(['a','b']).groupBy{[it[0],it[1]]}{x}.cap 

GROUPBY, 맵리 듀스를 많이 허용 패턴.