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Neo4j Cypher Query Series 1 Like 검색 =~ .* 형태를 사용 (SQL 대비) MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie) WHERE p.name =~ 'Emil.*' // equals to p.name like 'Emil%' RETURN m.title, p.name Another case WHERE to_lower(p.name) STARTS WITH 'michael' WHERE p.born in [1977, 1978, 1980] MATCH (p:Person) - [r:Acted In] -> (d:Drama) WHERE 'neo' in r.roles AND m.title = '응답하라' RETURN p.name, r.roles Match(p:Person {name:'Daniel Kaluuya'}) Re..
Graph Algo - Pagerank CREATE QUERY tg_pagerank ( STRING v_type, STRING e_type, FLOAT max_change=0.001, INT max_iter=25, FLOAT damping=0.85, INT top_k = 100, BOOL print_accum = TRUE, STRING result_attr = "", STRING file_path = "", BOOL display_edges = FALSE ) SYNTAX V1 { /* Compute the pageRank score for each vertex in the GRAPH In each iteration, compute a score for each vertex: score = (1-damping) + damping*sum(rece..
Graph Embedding - I 그래프 임베딩 추천 강의 https://www.boostcourse.org/ai211/joinLectures/323421?isDesc=false Node Embedding 기계학습의 다양한 툴은 벡터로 표현된 데이터를 입력으로 받습니다. 이러한 툴들을 이용해서 그래프를 분석할 수 있을까요? 그래프를 벡터로 나타낼 수 있으면 가능하겠죠? 이번 강의에서는 그래프의 정점(Node)을 벡터로 표현하는 방법인 정점 임베딩(Node Embedding)에 대해 배웁니다. 정점을 어떻게 벡터로 표현하는지, 정점 사이의 유사성을 어떻게 표현하는지 집중하면서 강의를 들어봅시다! 그래프 임베딩 요약 블로그 (published in WATCHA) https://medium.com/watcha/%EA%B7%B8%EB%9E%98..

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