グラフ・データベース活用事例 #4 リコメンデーションと機械学習

今回は「リコメンデーションと機械学習」編！（オンライン開催）

参加申し込み方法

下記URLよりお申し込みください。複数のイベントを一括登録できます。
URL：https://bit.ly/code-jp
当日は Zoom を使用して開催します。
お申し込みいただいた後に、15分以内に登録完了メールがお手元に届きます。
そちらのメールに当日の参加用 URL とパスワードが記載されています。
＊開催前日及び開催1時間前にリマインドメールも送付させていただきます

概要

グラフデータベースと呼ばれる DBMS（正確さのために「グラフ DBMS」と表記します）は 10年以上前から市場に存在しており、今では多くの開発者がその概要、たとえばグラフという直感的なモデルや「辿る」処理の性能メリット、について見聞きしたことがあるかと思います。その一方で、実際のシステム、とりわけ可用性や安定性が求められるビジネス・クリティカルなシステムでグラフ DBMS が採用されている例は今まで非常に稀でした。

グラフというデータモデルは DBMS で扱うビジネス価値がないのでしょうか。または、長らく注目されているグラフのユースケース（金融の不正検知、製造のトレーサビリティ分析、犯罪や税の不正の調査など）には障壁があるのでしょうか。そんな懸念も持たれていましたが、この数年、一転して、いくつもの業種でグラフ DBMS の導入が検討されるようになりました。

このシリーズでは、最近のユースケースを掘り下げて見てみることで、なにがブレークスルーになっているのかを探っていきたいと思います。ご担当業種で今すぐ再利用いただけるネタ・デモなども共有する予定です。以前よりグラフ DBMS の用途を模索しながら悪戦苦闘してきた登壇者が、その失敗経験なども交えながら、まだまだ進化していくデータベースの面白さをお伝えします。

登壇者：山中 遼太

Oracle Database 開発部門 Oracle Graph 開発チームのプロダクトマネージャー。主に APAC 地域のユーザーとともにグラフ機能と地理空間機能の先進的な活用に取り組んでいる。

• CodeZine「グラフ・データベースはなぜ使われてこなかったか、その展望とは」https://codezine.jp/article/detail/16539

タイムスケジュール

対象

• 各インダストリーでグラフ技術の活用可能性を模索している方
• グラフデータベースのエキスパートを目指す技術者の方

プライバシーポリシー

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