Похоже, мы можем заставить Titan 1.0 использовать пользовательские длинные идентификаторы, установив для «graph.set-vertex-id» значение true. Есть ли способ использовать недлинные (например, строковые) идентификаторы в качестве идентификаторов вершин? Видя, что Tinkerpop API поддерживает строки и есть функция под названием «StringIds», есть ли способ включить эту функцию? Я использую Титан с Кассандрой.
Titan+Cassandra и строковые идентификаторы вершин
06.07.2016
Ответы:
1
Я думаю, что это противоречит внутренней структуре Титана. Один из разработчиков Titan рекомендует здесь просто использовать собственное индексированное свойство. Это повторяется здесь и здесь говорится, что следует использовать уникальные индексированные свойства.
Я думаю, причина этого в том, что внутренние идентификаторы на самом деле относятся к местоположениям в системе. Как указано здесь:
Идентификатор вершины (64 бита) (который Titan уникально присваивает каждой вершине) — это ключ, указывающий на строку, содержащую список смежности вершины.
06.07.2016
2
Нет, строковые идентификаторы не поддерживаются в StandardTitanGraph.features(). В качестве альтернативы вы можете рассмотреть возможность использования индексированного свойства String.
06.07.2016
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..