python-libs
·⏱ 10m
neo4j의 Graph를 networkx로 가져오기.
물론, 굳이 networkx로 가져올 필요가 있는가? 물론, 기본적으로 DB에 잘 정리되어 있는 데이터를, 그리고 심지어 보통 이곳에 있는 데이터들은 로컬로 가져오기에는 지나치게 큰 크기의 데이터인 경우가 대부분인데, 이 데이터를 로컬로 가져와서...
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python-libs
·⏱ 10m
python에서 neo4j 데이터베이스 접근하기.
intro 본문에서는 python에서 GraphDB인 neo4j와 어떻게 연결하고, 쿼리를 전송하고 그 응답을 받는 기본적인 방식을 정리하였습니다. python을 GraphDB인 neo4j와 연결하여 처리하는 방법을 정리합니다. 참고로 저는 ne...
python-libs
·⏱ 24m
networkx의 clique를 정리해봅시다.
network에서 clique를 뽑고, 사용하는 방법. 솔직히, 저는 clique를 잘 뽑지 않습니다. 보통의 일반적인 네트워크들은, 생각보다 dense하지 않고, girvan-newman 방법을 이용하는 것이 훨씬 효율적일 때가 많거든요. 즉 ...
python-libs
·⏱ 8m
Query in Networkx
최근에는 GQL이라는 Graph Query Language를 정리했습니다. 결국 데이터를 Graph로서 표현하고, 이를 필요에 따라서, 필터링해서 볼 수 있는 쿼리언어 표준을 만들자! 라는 것이 해당 언어의 목적이죠. 저는, 그렇게까지 대용량의 ...
machine-learning
·⏱ 18m
Structural Deep Neural Embedding
최근에 네트워크의 노드를 벡터로 변환하는 작업을 수행하고 있습니다. "왜 잘 있는 노드를 벡터로 변환해?"라고 말씀하실 수도 있는데, 이건, 기존의 많은 ML/DL 라이브러리들이 숫자에 기반하기 때문이죠. 즉, Graph를 숫자로 변환했을때, 더...
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·⏱ 8m
Graph에서 랜덤 워크 생성하기.
random walk generation random walk라 함은, 말 그대로 무작위로 이리저리 움직이는 것을 말합니다. 이걸 그래프에서 이야기하자면, 주어진 그래프에서 정의한 노드와 엣지의 특성에 맞춰서 이런저런 시퀀스를 만드는 것을 일종의...
python-libs
·⏱ 3m
네트워크의 isomorphism, equivalence의 차이
network equivalence, isomorphism. 얼마전에, network의 isomorphic을 체크한다는 글을 썼었습니다만. 과 는 다릅니다. 이걸 모르고 글을 쓴 것 같네요. network isomorphism graph isom...
python-libs
·⏱ 4m
networkx의 Graph의 isomorphic를 체크해봅시다.
graph의 isomorphic을 체크해봅시다. 아래와 같이, 두 개의 그래프가 있다고 합시다. 이 둘은 노드도, edge도 모두 동일합니다. 이 두 그래프가 같은지를 확인하려면 어떻게 하면 될까요? 우리가 흔히 쓰는 것처럼 을 써서 처리하면 될...
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·⏱ 5m
bokeh로 네트워크 그리기.
bokeh로 network 그리기. 저는 네트워크 분석을 주로 수행합니다. 따라서 네트워크를 시각화할 필요성이 많은데, 를 이용해서 그림을 그릴 때는 비교적 쉽게 그림을 그릴 수 있습니다. 이를 활용해서 png, svg의 형태로 그림을 뽑아내는 ...
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·⏱ 4m
networkx의 graph를 읽고 씁시다.
intro 를 어렵게 구축했다면, 해당 그래프를 일정한 파일 포맷으로 저장해두어야 다음에 쓰기가 편할 수 있습니다. 따라서, 여기서는 graph를 어떻게 저장하고, 다시 저장한 그래프를 불러오는지를 정리합니다. Graph formats graph...
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·⏱ 3m
google colab에서 graphviz 사용하기.
intro 이제는 와 를 너무 많이 사용해서, 이 둘을 사용해서 그림을 그릴 때가 편할때가 있습니다만, 가끔 의 layout을 이용해서 그림을 그려주고 싶을 때가 있습니다. 대략 아래 그림처럼 뭔가 binary tree같은 애들을 그려주기가 편하...
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·⏱ 2m
networkx Graph에서 reachability 확인하기
intro 저는 networkx를 활용해서 네트워크를 그리고, 분석하고, 또 만들고 아무튼 잡일을 아주 많이 합니다. 그런데 네트워크를 그린 다음, 해당 네트워크에서 특정 node A와 특정 node B가 연결되어 있는지 확인하는 방법을 정리했습...
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·⏱ 7m
여러 network를 weight를 고려해서 합칩시다.
compose network with weight 모든 네트워크를 합쳐서 관리하는 것이 아니라, 분리해서 관리하다가, 필요할때만, 네트워크를 합쳐서 관리하는 것이 더 효율적일 때가 있습니다. 예를 들어서, 연도별로 네트워크를 따로 보는 것이 필요...
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·⏱ 10m
networkx github에 pull request 날리기
intro 최근에 networkx github에 이슈를 하나 날렸습니다. networkx의 모든 layout(spring, shell 등)은 딕셔너리(key: node label, value: (x, y))로 리턴이 되는데, 이라는 함수는 np....
python-libs
·⏱ 7m
graph의 similarity는 어떻게 계산할까요.
edit-distance "abc", "abcd"는 얼마나 비슷할까요? 혹은 정량적으로 어떻게 비슷한 정도를 측정할 수 있을까요? 간단하게 두 스트링을 비교해보면 캐릭터 하나만 추가되어있는 것을 알 수 있습니다. 즉, '하나만 지우면 같아질 것 ...
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·⏱ 2m
graphviz로 만든 그림을 jupyter notebook에 embed하기
jupyter notebook에 그림을 넣고 싶어요. graphviz로 그림을 만드는 함수를 다음처럼 정의했습니다. 그런데, 저는 경우에 따라서 한 셀 내에서 여러 그림을 동시에 보여주려고 하고 있거든요. 따라서 다른 방법을 모색했습니다. usi...