Graph analytics

Graph analytics désigne un ensemble d'outils qui aident un analyste à voir les relations entre les entrées d'une base de données graphique. La structure d'un graphe est composée de nœuds (également appelés sommets) et d'arêtes. Les nœuds désignent des points dans les données du graphe. Un nœud peut représenter des comptes, des clients ou des appareils. Il peut également être utilisé pour désigner des groupes de personnes, des entreprises, des produits, des lieux et des organisations. Les arêtes représentent les connexions ou les lignes de communication entre les nœuds. Chaque arête peut avoir une direction, unidirectionnelle ou bidirectionnelle, et un poids, pour décrire la force de la relation. Une fois la base de données de graphes construite, des algorithmes peuvent être appliqués. Ces algorithmes sont utilisés pour trouver des valeurs et découvrir des informations dans les données, comme la longueur moyenne des chemins entre les nœuds ou les nœuds qui peuvent être aberrants. Ils peuvent également être utilisés pour organiser les données d'une nouvelle manière, par exemple en divisant les informations en sections pour une analyse individuelle ou en recherchant les nœuds qui répondent à des critères spécifiques. Parmi les outils couramment utilisés pour créer des analyses de graphes, citons Apache Spark GraphX, IBM Graph, Gradoop, Google Charts, Cytoscape et Gephi. Différents types d'analyse de graphes Quatre types d'analyse peuvent être utilisés pour les graphes. Analyse des chemins - Elle se concentre sur les relations entre les nœuds d'un graphe. Ce type d'analyse des graphes peut aider à identifier le chemin le plus court entre les nœuds, à trouver le chemin le plus large entre les nœuds pondérés et à calculer un arbre couvrant autour d'un point central. Analyse de la connectivité - Cette analyse porte sur le poids des arêtes entre les nœuds. Elle peut être appliquée pour identifier les faiblesses d'un système ou les anomalies telles qu'une activité anormalement élevée ou faible. Analyse de la communauté - Elle se concentre sur les interactions entre les nœuds. Pour faciliter l'organisation, elle regroupe les nœuds en étiquettes qui regroupent les objets similaires. L'analyse de la centralité - Elle se concentre sur la pertinence de chaque nœud dans un graphe. Elle peut être utilisée pour classer la popularité ou l'influence entre les nœuds. Quelques exemples d'applications de l'analyse des graphes L'analyse des graphes peut être utilisée pour une variété d'applications, telles que : La détection de cybercrimes tels que le blanchiment d'argent, la fraude d'identité et le cyberterrorisme. L'analyse des réseaux sociaux et des communautés, comme la surveillance des statistiques et l'identification des personnes influentes. Analyser les schémas de trafic et la qualité des services des réseaux informatiques. Optimiser la logistique dans les industries de fabrication et de transport. Déterminer les analyses du rang des pages et suivre leur popularité ou le nombre de clics. Analyser les parties d'une application logicielle et la façon dont elles interagissent pour trouver des problèmes potentiels.