استفاده از گراف در تحلیل داده 

از آنجا که مشاغل با حجم و سرعت بالای داده روبرو هستند، برای پردازش نیاز به پیاده سازی ساختارهای  جدیدی دارند که یکی از این ساختار ها گراف می باشد. گراف با توجه به ویژگی هایی که دارند می توانند  در تحلیل داده ها بسیار مفید باشند در اصل گراف یک جایگزین برای مدل ذخیره سازی داده سنتی به عنوان چارچوبی برای جذب داده های ساختار یافته و غیرساختاری از منابع مختلف است که تحلیلگران را قادر می سازد داده ها را با روشی غیر مستقیم مورد بررسی قرار دهند.

از طرف دیگر روش های فعلی یادگیری ماشین اغلب به داده های ذخیره شده در جداول متکی هستند. یادگیری ماشینی در چنین داده هایی در بهترین حالت وابسته به منابع هستند. آموزش مدل تکراری یکی از بزرگترین چالش های شرکتها در عملیاتی کردن مدل های هوش مصنوعی و انتقال آنها از مفهوم به محیط عملیاتی است گراف زمینه ای را برای بهبود کارایی الگوریتم های یادگیری ماشین فراهم می نمایند. برای نمونه، وقتی داده ها به صورت جداول ذخیره می شوند، تکرارهای زیادی برای اتصال آنها لازم است. به عنوان مثال، فرآیندهای فیلترینگ زمانی که روابط را به عنوان جدول مشترکی که پاپیپ لاین داده را از بین می برد، آشکار می کنند ناکارآمد هستند. شیوه های علوم داده مانند فیلتر کردن مشارکتی به عنوان مثال در چندین جدول، فهرست و الزامات جستجو به بسیاری از JOIN ها نیاز دارد.

مقیاس مقوله دیگری در کارایی یادگیری ماشین است. الگوریتم های یادگیری ماشین ممکن است نیاز داشته باشند که تمامی داده ها را پردازش کنند. در این حالت اغلب نیاز است که ابعاد مسئله کاهش یابد و با استفاده از مدل سازی گرافی میتوان این امر را تسهیل کرد. در واقع گراف زمینه­ ای برای بهبود کارایی الگوریتم­ های یادگیری ماشین فراهم می­کند، زیرا داده ها از قبل در مدل گراف، بهم متصل شده­اند و لذا روابط میان داده­ ها، و درجات مختلف جدایی آنها به سرعت و در مقیاس بالا مورد پیمایش و تحلیل قرار می­گیرند.

 

عمدتا از ابزارهایی graph db، neo4j و spark برای ذخیره سازی داده و پردازش گراف استفاده می شود. رایج ترین کاربردهای گراف نیز عبارتند از:

  • شبکه های اجتماعی 
  • پردازش تصاویر 
  • پردازش زبان های طبیعی

پلتفرم datasolouk بستری برای پردازش گراف ارائه می­نماید و لذا صنایع را قادر می­ سازد بدون مواجهه با چالش­ های زیرساختی و پلتفرمی، عملیات پردازشی به ساخت مدل های یادگیری ماشین در کاربردهای مختلف مانند شبکه­ های اجتماعی، یا پردازش زبان طبیعی پرداخته و  فقط روی تحلیل داده ­ها متمرکز شوند.