現地開催です。Zoomではありません。
会場は17:00から空けています。
イベント開始は17:15くらいからになると思います。

46回目ののMeetupを開催させていただきます。

Source: Neo4j, https://go.neo4j.com/neo4j-how-to-boost-supply-chain-resilience-with-google-cloud-and-neo4j-lp.html

Neo4jのBrandonさんの来日もあり急遽企画させていただきました。
久々のオフラインで東京での開催です。

今回はユースケースを主に取り上げたいと思います。
グラフデーターベースはどのように使うかが重要です。 RDBのようなデータベースと異なり、通常のデータ処理以外にも、機械学習や知識グラフにまで使われています。 今回、新しいユースケースを学びながら、少人数なこともあり直接質問も大丈夫です。 質問は日本語で大丈夫です。

ありがとうございます

名称	提供内容
Neo4j	会場、グッズ
株式会社UTI	グッズ

参加者の皆様へ（当日の注意）

新型コロナウイルス感染の拡大を防ぐため、下記対策を実施します。

• 当日は体調確認のうえご参加ください。体調がすぐれない方は参加を控えていただくようお願いします
• マスクの着用をお願いいたします。

会場のご案内

東京で開催します。
感染には十分注意して、少人数で開催します。

1. Neo4j 事例のご紹介

概要

古くて新しいグラグ技術、ガートナーから2025年までに80％のイノベーションでグラフ技術が使われるというレポートもあり、ここ数年で再注目され、日本国外での導入事例が増えてきている状況です。

今回は、改めて振り返るグラグのユースケースと最近のグラフの使われ方などを、案件の裏話も交えながらの講演です。 発表者は、直接APACビジネスを担当しているBrandonさんと日向寺さんです。

発表者 (Speaker)

Brandon Richards, General Manager, Asia @Neo4j
日向寺 正之, Masayuki Hyugaji, Sr. Presales Consultant - APAC @Neo4j

2: 大規模プロジェクトのIPO分析の続き

前回（Neo4jユーザ勉強会 #42）、数万本を超えるプログラム構成をNeo4jを利用し関連要素の繋がりをグラフ化し何かしら有効な知見を得られないかということを発表しました。で、実際、それが進んでいます。ただ、どこの誰の何かということは言えません。何をやってきたが、結果として何が出来たか、今後トライしてみたいことをなどを簡略に共有させて頂きます。Twitter,写真の掲載などはお断りいたします。もし、参考になりそうなことがあるとしたらすべてメモや記憶に留めて頂きたいです。

発表者 (Speaker)

李 昌桓 (Lee Changhwan)
https://www.creationline.com/

3. 不正防止やリスクのベンチマーク、Financial Benchmark (FinBench)

概要

グラフデータベースのベンチマークとしては、LDBCのGraphalytics benchmarkが良く使われています。 PageRank、community detection、shortest pathsなどですが、実際の業務としてはテスト項目が不足しています。 ですので、これだけのベンチマークの比較でグラフデータベースの優劣は比較できません。
例えば、金融のシナリオを考えたとき、不正防止やリスクのコントロールでベンチマークがあると実業務での性能比較が可能になります。ユースケースで金融不正に使われることが多いこともあって、LDBCの中にFinBenchのタスクフォースが作られました。2022年末を目標にベンチマークを作成中です。 立ち上げ時からのメンバーである案浦から内容について紹介します。

発表者 (Speaker)

案浦浩二 (Koji Annoura)
Neo4j Ninja

書籍の告知 (Books)

amazonで販売中のユーザーグループの書籍です。
『グラフ型データベース入門 Neo4jを使う』
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