TigerGraph Fundamentals - Seven Key Data Science Capabilities of Native Parallel Database

Paralelismo -> https://youtu.be/mfP6oHNZv34

Detecção de comunidade, do indivíduo com mais influencia no grupo

Explicable AI: depois de criar os modelos é possível usar queries para explicar!!!

Detecção de fraude pode user até a identificação do dispositivo que já fez uma fraude antes!!!

Processamento paralelo para encontrar nós em comum (Clientes) e também a "diferença desses conjuntos" para fazer recomendações

PageRank - encontrar os nós mais influentes

Sete algoritmos para detectar comunidades

http://ldbcouncil.org/

LDBC - Graph and RDF benchmark reference

The Social Network Benchmark (SNB) consists of a data generator that generates a synthetic social network, used in three workloads: Interactive, Business Intelligence and Graph Analytics.

The Semantic Publishing Benchmark (SPB) is an LDBC benchmark for testing the performance of RDF engines inspired by the Media/Publishing industry.

O resultado com o TigerGraph não está publicado na página do Benchmark

Análise temporal também usa processamento paralelo

ISSO É MUITO INTERESSANTE!!!

Vale a pena dar uma olhada nesse material, tem exemplos no GitHub

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