Graph Data

물품과 구매자, 사람과 사람간의 관계 등 모든 관계를그래프로 표현할 수 있습니다.

그래프는 시각적으로 복잡한 관계나 의존성 또는 이외의 정보들을 확인할 수 있습니다. 노드와 연결하는 관계성(엣지)이 있다면 그래프로 표현할 수 있습니다. (유연성 / 확장성)

연결 관계에서 정보를 추출할 수 있기 때문에 기존의 분석 방법으로는 찾을 수 없는 패턴을 가시적으로 확인할 수 있습니다.

인접행렬이란 관계성을 띈 그래프를 표현하기 위한 대표적인 방법 중 하나입니다.

그래프는 노드(정점이라고도 하며, 위 왼쪽 그림의 simple graph에서는 A, B, C,D 를 의미합니다.) 와 Edge(간선이라고 하며 A-B를 잇는 선을 의미합니다.) 로 구성되어 있습니다.

* 특징)

1.노드의 개수가 n이라고 한다면 그래프는 n*n 크기 (정사각행렬) 를 갖습니다.

2. 주대각 성분에 대해 대칭입니다. A[2,1] = A[1,2] 입니다.

3. 차수(Degree) 를 구할 수 있습니다. (= 노드에 연결된 엣지의 수) 위 그래프의 차수는 [3, 1, 2, 2] 입니다.

Adjacency Matrix 이외에도 동종 그래프가 있습니다.

'Homo'는 동일한이라는 뜻을 가지며 모든 노드와 엣지가 동일한 타입을 가지는 그래프입니다. 이는 그래프를 구성하는 노드와 엣지들의 요소가 동질적이라는 뜻입니다.

데이터가 균일한 구조를 가지기 때문에 복잡성이 낮습니다.

동종 그래프는 소셜 네트워크를 표현하기 좋습니다. 모든 노드는 사람을 의미하고 엣지는 친구 관계를 의미합니다.

이종 그래프란 동종 그래프와 반대로 서로 다른 타입의 노드와 서로 다른 종류의 엣지로 구성된 그래프를 의미합니다.

다양한 객체와 관계를 모델링 할 수 있기 때문에 현실 세계의 데이터 구조 또는 이커머스 내에서 유저와 아이템 그래프를 표현하는데 유용합니다.

이종 그래프를 이커머스에 표현하자면 여러 종류의 노드 - 사용자/ 제품/ 회사 등을 표현할 수 있으며 다중 엣지로는 구매/비구매, 자주 구매 등을 표현할 수 있습니다.

# Bipartite Graph

Bipartite Graph 는 이분형 그래프로 이종 그래프의 일종입니다 .

노드를 두 종류의 분리된 집합으로 나눠서 집합 내의 연결은 없고, 집합 간의 연결만 존재하는 그래프입니다.

추천 시스템에서 자주 사용합니다.

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