Hacker News 의견

• 소셜 네트워크의 부상과 함께 그래프 마이닝이 10년 전에 인기를 끌었습니다.
• 기하학적 학습, 그래프와 다른 구조에서의 머신러닝 형태, 또한 잠재 디리클레 할당 모델(LMMs)이 더욱 널리 퍼지기 전까지 인기가 있었습니다.
• 데이터베이스 시스템인 Arangodb는 NetworkX, DeepGraphLibrary, cuGraph, PyG 등 다양한 그래프 라이브러리와 머신러닝 프레임워크와의 통합을 포함합니다.
• 소프트웨어 빌딩과 테스팅을 자동화하는 도구인 Bazel을 사용하여 라이브러리를 어떻게 구축하는지에 대한 질문이 있습니다.
• 라이브러리는 그래프 기반 클러스터링 알고리즘을 통합하기 위해 래퍼 또는 확장 라이브러리와 통합될 수 있습니다.
• 대규모 그래프 처리 시스템인 Pregel과 라이브러리의 관계에 대한 질문이 있습니다.
• 라이브러리의 잠재적인 용도와 응용 예제에 대한 설명 요청이 있습니다.
• 라이브러리는 C, C++, Starland로 작성되었으며, Starland이 무엇인지에 대한 질문이 있습니다.
• Basic Linear Algebra Subprograms (BLAS) 및 Linear Algebra Package (LAPACK)와 유사하게 그래프 알고리즘에서의 표준화를 요구하는 목소리가 있습니다.
• 일부는 라이브러리가 이상 탐지를 위한 통계 그래프 마이닝에 사용될 수 있기를 희망했습니다.