这个主要的图分析算法几乎不需要介绍,谷歌已经使它家喻户晓,那就是PageRank。 在这里,我们用它来寻找特定群体中最具影响力或最受欢迎的个体 。例如那些被引用或链接最多的热门网页,或是网络中被用户被订阅和关注最多的热点,亦或是社交媒体中能够推动网络销售和促进线上支付的意见领袖。

谁能利用PageRank更快找到“具有影响力”的个体,则可以最大程度地挖掘网络用户行为以及商业、应用价值等。

本期TigerGraph主题研讨会将为您详细解读如何使用原生并行图数据库实现更快更深度的PageRank。

地点:网络

演讲人:宿慧婷  TigerGraph 解决方案顾问

在本期网络研讨会中,您将可以了解到:

  • 解释“PageRank”图分析算法,并分析行业的多个用例,包括电信,政府,医疗保健,电子商务,支付和乘车共享服务。
  • 为真实的业务场景提供图解决方案,以使用TigerGraph和GSQL执行PageRank。
  • 通过基准测试比较TigerGraph和Neo4j对于500 GB数据集的PageRank算法性能。

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