TigerGraph圖資料函式庫客戶360檢視實作
本文探討如何利用TigerGraph圖資料函式庫構建客戶360檢視，並使用GSQL查詢語言實作客戶旅程分析、客戶互動子圖查詢和相似客戶查詢等核心功能。文章詳細解析了GSQL程式碼，並提供最佳實踐和未來應用展望，幫助讀者理解如何利用圖資料函式庫技術提升客戶關係管理和精準行銷能力。
圖資料函式庫
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圖資料函式庫建構醫療轉介網路分析
本文探討如何利用圖資料函式庫技術，特別是 TigerGraph 和 GSQL，建構醫療保健專家的轉介網路，並使用 PageRank 和 Louvain 演算法分析醫生影響力和社群結構，進而應用於醫療資源最佳化和推薦系統改進。文章提供 GSQL 查詢範例，說明如何查詢共同病患、推斷轉介網路，並解析 Louvain
圖資料函式庫旅行規劃最佳化實踐
本文探討如何使用圖資料函式庫 Neo4j 與 Python 的 igraph 函式庫最佳化旅行規劃。首先，我們將 Neo4j 資料函式庫中的城市和路徑資訊轉換為 igraph 圖形結構，並利用 Dijkstra 演算法計算最短路徑。接著，我們使用 Cypher 查詢語言和 Python
圖資料函式庫結構重構與演進
本文探討如何將 Twitter 使用者關係和社群資料匯入 Neo4j 圖資料函式庫，並逐步演進其結構以支援多個社群隸屬關係。文章涵蓋初始資料結構、匯入流程、程式碼解析、結構最佳化方案以及使用 Cypher 查詢進行驗證和清理舊資料等步驟。同時，也介紹了圖投影的概念及其在分析異質圖中的應用，並提供使用 Python 和
圖資料函式庫投影技術與應用
本文探討圖資料函式庫投影技術，使用 Neo4j 和 igraph 示範如何建立和應用投影，簡化複雜網路分析。文章涵蓋了投影的原理、Neo4j 資料匯入、索引設定、Cypher 查詢、Python 程式碼範例以及 igraph
Neo4j 圖資料科學生產環境佈署與機器學習應用
本文探討 Neo4j 圖資料科學在生產環境的佈署策略，涵蓋次要伺服器組態、混合事務與分析處理、因果屏障應用，以及圖形機器學習管道建構、特徵工程、模型訓練與最佳化等關鍵技術，並以電影知識圖譜為例，示範如何建構推薦系統和進行演員合作關係預測。
圖資料函式庫GSQL藥物副作用與新創投資分析
本文探討如何利用圖資料函式庫和 GSQL 查詢語言進行藥物副作用和新創投資分析。藥物副作用分析部分，將透過圖資料函式庫建立藥物、病例、藥廠和反應之間的關聯，並使用 GSQL 查詢找出最常被報告的藥物及其相關副作用。新創投資分析部分，則會運用 Crunchbase