关系网络

导航结构清晰的，是我最近用得比较顺手的一个资料。不光讲了怎么用，还穿插了蛮多实战思路，适合做数据或者社交图谱的朋友参考。 嗯，文档虽然名字听起来有点严肃，但内容还蛮接地气的。它主要围绕关系网络来讲，思路挺系统的。从用户数据的导入、节点关系的建模，一直到可视化展示，基本都涵盖到了。 有个细节我觉得挺贴心，比如文档里会提到用RankClus的方法来做聚类，不只是公式推导，还有实际操作建议，配套阅读RankClus 论文也挺方便。 还有像微博关系网络的例子，蛮有意思的，结合实际社交平台，如何用模型来找出关键用户或者传播路径，适合做社交媒体挖掘的场景。 整体用下来感觉文档比较适合刚入门又想深入的开发者

阿里云关系网络分析软件，即Graph Analytics，是阿里巴巴、蚂蚁金服集团内广泛应用于反欺诈、反作弊、反洗钱等风控业务的大数据可视化分析平台。它以大数据多源融合、计算应用、可视分析和业务智能为设计核心，结合关系网络、时空数据和地理制图，提供关联网络、时空网络、即问网络、信息立方、智能研判、协作共享和动态建模等功能。这些功能以可视化方式有效融合机器计算能力与人的认知能力，帮助用户更直观、高效地获取海量数据的信息和知识。

微博用户之间错综复杂的关系构建了一个庞大的在线社会网络，映射了现实社会中人际交往的脉络。这种网络关系并非铁板一块，强关系与弱关系相互交织，并呈现出幂律等级分布的特性。

利用 React、D3、Python、Flask 和 OrientDB（NoSQL），本项目演示了如何分析和可视化网络攻击中的关系。通过手册和代码，您可以了解如何配置环境，并在项目中实现机器学习。

社交网络中关系强度的度量一直是一个基础性问题。尽管以往大部分研究将关系分为强弱两类，但随着社交网络技术的进步，这一问题愈发复杂。盛达魁与孙韬提出了新的衡量方法，更精确地评估社交网络中关系的强度。

2.3 关系代数 关系代数是以关系为运算对象的一组高级运算的集合。通过对关系的运算，关系代数能够表达查询操作，运算结果也是关系。关系定义为元数相同的元组集合。关系代数中的运算可分为传统的集合运算和专门的关系运算。下面通过关系代数来说明关系操作的实现方式。 2.3.1 传统集合运算 传统的集合运算是二目运算，主要包括以下几种： 并运算 (Union)两个关系 R 和 S 的并运算记为 R ∪ S，结果是一个新的 n 元关系。其定义为：R ∪ S = {t | t ∈ R ∨ t ∈ S}，其中 t 为元组变量，表示关系中的元组。 交运算 (Intersection)两个关系 R 和 S

SQL在关系数据库模式中的支持已经成为网络数据库技术教学的核心内容。用户1、用户2、用户4以及视图V1、用户3的基本表B1、B2、B4、B3和存储文件S1、S2、S4、S3都构成了SQL数据库的体系结构。

埃德加·科德于 1970 年提出关系模型，为数据组织和管理奠定了基础。

假设D1代表包含50个学生的集合，D2代表包含2个班级的集合。那么D1和D2的笛卡尔积D1  D2将包含100个元素 (50 x 2 = 100)。 每个元素代表一个学生与一个班级的可能组合。 在关系数据库中，关系被定义为多个集合（例如D1，D2，...，Dn）笛卡尔积的一个子集。 构成关系的这些集合，例如D1，D2，...，Dn，被称为关系的域，它们限定了关系中元组的取值范围，并且必须是有限的非空集合。 关系的度是指关系中域的数量，用n表示。

每个实体类型具有多个属性，关系类型也可能具有属性。例如，可在“下订单”关系类型中添加“数量”属性来记录客户下单时的数量。需要注意的是，在 1:M 关系类型中，属性只能转移到 M 侧的实体类型中。