图数据库的社交网络应用

本文是一个基于 NebulaGraph 上解决社交网络问题的常规方法综述。其中介绍的方法提供都了 Playground 供大家学习、玩耍。

一次利用 chatGPT 给出数据抓取代码，借助 NebulaGraph 图数据库与图算法预测体育赛事的尝试。

也许我们没有必要从头在 NebulaGraph 上搭建自己的数据血缘项目，本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施

本文介绍了利用开源 API 网关 APISIX 加速 NebulaGraph 多个场景的落地最佳实践：负载均衡、暴露接口结构与 TLS Termination。

如何把相对原始的数据处理、建模并导入 NebulaGraph？本文用一个端到端的示例演示，从多数据源聚合数据，清理、利用 dbt 转换成 NebulaGraph 建模的属性图点边记录，最后导入成图谱的全流程。

1 基于图数据库的推荐系统

本文是一个基于 NebulaGraph 上图算法、图数据库、机器学习、GNN 的推荐系统方法综述，大部分介绍的方法提供了 Playground 供大家学习。

如何 build NebulaGraph？如何为 NebulaGraph 内核做贡献？从本章作为切入点就够了。