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- Graph database
- Converting Relational to Graph Databases
- Graph Connect
- Data Modeling in Graph Databases: Interview with Jim Webber and Ian Robinson
- derived the basic graph structure from the questions we would want to ask of our domain
- Hyperedges come from a different graph model known as "hypergraphs."
- A hyperedge is a special kind of relationship that connects more than two nodes
- best practices when modelling the graph data
- Derive your relationship names from your use cases
- Use intermediate nodes to connect multiple dimensions
- Connect nodes in linked lists to represent logical or temporal ordering
- Evaluation of Contemporary Graph Databases for Efficient Persistence of Large-Scale Models Neo4j, OrientDB 비교
- Developing a Software Library for Graph Analytics
- Network Analysis and Modeling
- Community Detection in Graphs — a Casual Tour
- Scalability! But at what COST? PageRank, graph connectiviy comparison, RUST code example
- 음악시장과 메타데이터: 아이튠즈의 퇴조 vs. 스포티파이의 성장
- HyperGraph
- Graphs in the database: SQL meets social networks
- Modeling creativity with a semantic network of common sense
- mind == search space
- concepts are represented in the search space based on knowledge and experience
- concepts are related each other based on education, environment, and persnality
- concepts are connected by paths because no one can examine our mind as a whole
- an idea grows as more related concepts get involved
- Good Bye Knowledge Graph, Hello Google Knowledge Vault? Knowledge Vault 개요
- MAPPING THE NEXT FRONTIER OF OPEN DATA: CORPORATE DATA SHARING
- The impact of fast networks on graph analytics, part 1
- The impact of fast networks on graph analytics, part 2
- The impact of fast networks on graph analytics – Part 1
- The impact of fast networks on graph analytics – Part 2
- Owing Graph Minimization
- 컴퓨터 모형실험으로 사회학이론 반박 ‘눈길’
- Using Graph Theory to Build a Simple Recommendation Engine in JavaScript
- One Trillion Edges: Graph Processing at Facebook-Scale
- Epic Graph Battles of History: Chaos vs Order
- Counting Objects
- Elastic Resource Allocation for Distributed Graph Processing Platforms
- Fast graph operations in quantum computation
- Mapping Electoral Finance in the United States
- Fighting financial crimes and money laundering with graph data
- (E, K)Generating Python Module Dependency Graphs(종속성 그래프 생성하기)
- 오픈 그래프 프로토콜(Open Graph protocol) 페이스북, 트위터 등에서 쓰이는 링크 미리보기? 링크 삽입시 미리보기에 대해 알아 보자
- 링크의 미리보기 제목, 설명, 이미지를 결정하는 open graph 태그
- Graph Databases Will Change Your Freakin' Life (Best Intro Into Graph Databases)
- 대한민국 인맥지도 (SPARQL, Python, D3JS, Network visualization)
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- Temporal Graph Networks. A new neural network architecture for… | by Michael Bronstein | Jul, 2020 | Towards Data Science
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- 방대하고 복잡한 데이터를 시각화하는 그래프 DB
- Graph Databases VS Relational Databases – Learn How a Graph Database Works
- Scope Graphs | A Theory of Name Resolution
- Graph Thinking - Paco Nathan | PyData Global 2021 - YouTube
- Working with Data in a Connected World - Clair J. Sullivan | PyData Global 2021 - YouTube
- Dominika Basaj & Barbara Rychalska - Creating behavioral profiles of your customer - YouTube cleora algorithm
- Searching for Research Fraud in OpenAlex with Graph Data Science • Adam Day & Ebru Cucen • YOW! 2022 - YouTube
- Rory Graves - Building Billion Node Graphs for Machine Learning | Scala Days 2023 Seattle - YouTube graph database나 spark로는 million nodes graph를 위해서는 사용하지 못한다는 이야기
- Go Far, Go Together - Growing the Netflix Federated Graph - InfoQ
- Reverse Searching Netflix’s Federated Graph | Netflix TechBlog
- Introducing Graph in Microsoft Fabric – Connected Data for the Era of AI | Microsoft Fabric 블로그 | Microsoft Fabric
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- How and Why Netflix Built a Real-Time Distributed Graph: Part 2 — Building a Scalable Storage Layer | by Netflix Technology Blog | Nov, 2025 | Medium
- Applications of Graph Theory - Shariefuddin Pirzada and Ashay Dharwadker
- Graph Databases The Definitive Book on Graph Databases and Introduction to Neo4j
- NoSQL Distilled
- Model-Driven Design of Graph Databases
- Network Science - by Albert-László Barabási
- Agens Graph
- Apache Jena
- BigData
- InfiniteGraph
- Neo4j
- online training
- gist.neo4j.org
- neo4j youtube channel
- cyphyer cheat sheet
- examples
- py2neo
- Neo4j - The Fastest and Most Scalable Native Graph Database
- Graph your meetup.com group with Neo4J and some Go - See more at: http://agonzalezro.github.io/graph-your-meetupcom-group-with-neo4j-and-some-go.html#sthash.ZsGJaC9k.dpuf cypher example
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- GraphAware
- maxdemarzi.com
- An Introduction to NOSQL, Graph Databases and Neo4j java code example
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- Neo4j — get off the ground in 30min or less!
- Neo4S is an Neo ORM for Scala it uses the AnormCypher ibrary
- Neo4j - The Fastest and Most Scalable Native Graph Database
- Introduction to Graph Databases you should use neo4j if you've ever joined 7 more tables
- Intro to Graphs and Neo4j
- Graph database Use Cases
- Neo4j - 5 cool graph examples
- Designing and Building a Graph Database Application – Architectural Choices, Data Modeling, and Testing - Ian Robinson @ GraphConnect NY 2013 java code example
- Lighting talk neo4j fosdem 2011
- NoSQL, Neo4J for Java Developers , OracleWeek-2012 spring code example
- Hadoop and Graph Databases (Neo4j): Winning Combination for Bioanalytics - Jonathan Freeman @ GraphConnect NY 2013 csv batch import example
- An overview of Neo4j Internals
- Neo4j Graph Storage
- Neo4j - graph database for recommendations
- Introduction to Graph databases and Neo4j (by Stefan Armbruster)
- Neo4j - The Benefits of Graph Databases (OSCON 2009)
- Big Graph Analytics on Neo4j with Apache Spark
- Case Study: Real-time Recommendations with a Graph Database
- Data Modeling with Neo4j
- Intro to Neo4j or why insurances should love graphs
- A NOSQL Overview And The Benefits Of Graph Databases (nosql east 2009)
- Modelling game economy with Neo4j
- renesca - Scala library for the Neo4j REST API
- Neo4j sharding aspect
- Strategies for Scaling Neo4j
- Understanding Neo4j Scalability
- Graphing a Lesson Learned Database for NASA Using Neo4j, R/RStudio & Linkurious
- Import 10M Stack Overflow Questions into Neo4j In Just 3 Minutes
- Neo4j 2.3: Enhanced Enterprise Applications at Scale
- openCypher is an open source project to bring a new public implementation of the industry’s most widely adopted graph query language: Cypher
- Experimenting with Neo4j and Apache Zeppelin (Neo4j)-[:LOVES]-(Zeppelin)
- Cypher – the SQL for Graphs – Is Now Available for Apache Spark
- Cypher는 선언적 그래프 쿼리 언어
- Neo4j 팀에서 Cypher with Apache Spark에서 알파 릴리즈 발표
- Neo4j: Natural Language Processing (NLP) in Cypher
- Neo4J Cypher 가이드
- 5 Tips & Tricks for Fast Batched Updates of Graph Structures with Neo4j and Cypher
- Immutable graphs with Neo4j
- Hands on Graph Data Visualization
- Running Neo4j on Google Cloud
- Welcome to the Neo4j Publication
- Neo4j Operational Dashboards with Hawtio
- Spring into Neo4j with Spring Data 5, Spring Boot 2, and Neo4j!
- Graph Visualization With Neo4j Using Neovis.js
- Importing Mapping Metaphor into Neo4j
- Proudly Releasing: Efficient Graph Algorithms in Neo4j
- Quick Import: Relato Business Graph Database from Data.World into Neo4j
- Migrating from MySQL to Neo4j
- Review prediction with Neo4j and TensorFlow
- Using and Accessing neo4j-graphql with NodeJS
- How to ingest data into Neo4j from a Kafka stream
- Neo4j PageRank Algorithm and Path Pattern Matching on Flights Domain Model
- 그래프 데이터베이스 Neo4j 첫만남
- Efficient Neo4j Data Import Using Cypher-Scripts | by Andrea Santurbano | Neo4j Developer Blog | Medium
- 데이터 분석 결과를 효과적으로 제공하기 위한 그래프 데이터베이스 구축
- Create a New Project with the Neo4j GraphQL Library - YouTube
- How to Build a GraphQL Server using Next.js and Neo4j
- OrientDB
- getting started
- doc
- active user community
- example
-
mccarvell/VehicleHistoryGraphGen
$ npm config set proxy http://x.y.z.w:p $ npm config set https-proxy http://x.y.z.w:p $ npm install $ npm config delete https-proxy $ npm config delete proxy $ node app.js
-
- Petter Graff
- slideshare.net/orientdb
- Programming Language Bindings
- OrientDB vs Neo4j - Comparison of query/speed/functionality
- NoSQL Graph Databases - Why, When and Where
- Fully Reactive - from Data to UI with OrientDB + Node.js + Socket.io - Dell'Aquila
- How to Install OrientDB 1.7 Document Graph NoSQL DBMS in Windows 7 - Part 1
- OrientDB 1.7 Document Graph NoSQL DBMS - Part 2
- s2graph
- Sesame
- Sparsity Technologies
- Titan
- titan @ youtube
- Graph Meetup Caleb Jones Tinkerpop and Titan
- Titan: Big Graph Data with Cassandra
- Titan: The Rise of Big Graph Data gremlin example, cansandra/hbase distributed mode, berkeley db
- Intro to Graph Databases Using Tinkerpop, TitanDB, and Gremlin
- Big Graph Data
- Cassandra Summit 2014: TitanDB - Scaling Relationship Data and Analysis with Cassandra
- Faunus: Graph Analytics Engine
- Exploring Wikipedia with Gremlin Graph Traversals
- Titan Graph Database Integration with DynamoDB: World-class Performance, Availability, and Scale for New Workloads
- Knowledge Graph 101 –from the perspective of engineers
- Machine Learning with Knowledge Graphs
- KickBorn knowledge versus Google
- Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes
- Learning Structured Embeddings of Knowledge Bases
- Google Knowledge Graph — The Best Guide For Beginners
- Thought Vectors, Knowledge Graphs, and Curious Death(?) of Keyword Search - YouTube
- Drug and Vaccine Discovery: Knowledge Graph + Apache Spark - YouTube
- 지식 그래프를 이용한 인재 추천 시스템 - DRAMA&COMPANY
- Knowledge Graphs + Large Language Models = The ability for users to ask their own questions? | by Peter Lawrence | Mar, 2023 | Medium
- 지식 그래프를 활용한 UAM 도착 지연시간에 따른 승객 이탈률 분석 및 예측
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- Graph Engineering이 RAG를 넘어서는 이유: Microsoft, Stanford, Anthropic이 선택한 차세대 AI 아키텍처 | digitalbourgeois
- 단순 벡터 검색(RAG) 대신 그래프 기반으로 지식을 구조화하는 "그래프 엔지니어링"이 차세대 AI 아키텍처로 부상—Microsoft·Stanford·Anthropic이 채택하는 흐름과 그 이유
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- Hamel Husain on X
- '루프 엔지니어링' 등장 6주 만에 나온 다음 유행어 "그래프 엔지니어링"이 AI 에이전트 설계 방식의 변화 방향인지 짚는 Turing Post 위클리(FOD#159)
- 루프 나온지도 얼마 안 됐는데 그래프 엔지니어링? 5분만에 쉽게 설명해드림 - YouTube
- ZeroCho TV. AI 에이전트 설계에서 새로 등장한 "그래프 엔지니어링" 개념을 5분 만에 쉽게 설명
- How the Ontology Pipeline Powers Semantic Knowledge Systems | Modern Data 101
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- 온톨로지 파이프라인이 시맨틱 지식 시스템을 구동하는 방식. AI가 이해·활용하는 데이터·지식을 체계적으로 관리하는 온톨로지가 신뢰할 수 있는 AI(그리고 에이전트 자기개선)의 기반이 된다는 관점
- 데이터에 맥락을 새겨 넣는 법 — AI Ready Data, Semantic Layer, Knowledge Graph, Ontology
- 데이터에 맥락을 새겨 넣는 법 — AI Ready Data, Semantic Layer | aldente0630
- Analytics-ready→ML-ready→AI-ready의 차이는 "맥락이 어디에 있는가"—분석가 머릿속·데이터 밖에 있던 맥락을 시맨틱 레이어·지식 그래프·온톨로지로 데이터 자체에 새겨 넣어야 AI가 이해할 수 있다는 데이터 아키텍처 관점
- Keynote - Semantic Layers: The Missing Link Between AI and Business Knowledge - YouTube
- PyData & PyCon Yerevan 2026 키노트. AI와 비즈니스 지식 사이의 잃어버린 고리로서의 시맨틱 레이어
- Why Agentic Systems Need Ontologies — Frank Coyle, UC Berkeley - YouTube
- AI Engineer. 확률적 에이전트가 저지르는 실수(같은 주문 이중 환불, 잘못된 수취인에게 지급, "아마 배송됨" 같은 모호한 상태)를 온톨로지로 방지—에이전틱 시스템에 온톨로지가 필요한 이유
- How Cerebras Built Its Enterprise Knowledge Base | Cerebras
- Cerebras on X
- Cerebras 사내 지식 베이스 구축 전략: 기존 업무 환경을 유지하면서 AI 검색 시스템을 만든 방법 | digitalbourgeois
- Slack·코드 저장소·문서·커스텀 데이터 소스를 연결해 하나의 검색 경험으로 통합한 엔터프라이즈 AI 지식 베이스 구축 사례. 기존 업무 도구를 그대로 유지하면서 분산된 사내 지식을 통합 검색
- 그래프DB 시리즈 | 아이티데일리
- Create Context Graph — CLI scaffolding for AI agent apps with Neo4j
- create-context-graph
- FastAPI+Next.js+Neo4j로 도메인별 AI 에이전트 앱 5분 생성. 대화·지식 그래프·결정 추적 3가지 메모리
- dreamgraph: Graph-first cognitive daemon for AI-assisted development
- OpenClaw Community 공유 | Facebook
- 지속 지식 그래프로 프로젝트 구조적 기억(기능·워크플로·데이터 모델·아키텍처 결정) 유지. MCP 지원, VS Code 확장, 2D/3D 그래프 탐색기. 로컬 LLM(Ollama/LM Studio)·OpenAI·Claude 지원. TypeScript/Node.js, 멀티 레포 스키마 자동 감지
- EdgeQuake — Rust-based high-performance Graph-RAG framework
- edgequake
- EdgeQuake: Rust 기반 고성능 Graph-RAG 프레임워크 정리
- LightRAG 알고리즘을 Rust로 구현. 문서를 lineage-aware knowledge graph로 변환, 6가지 검색 모드
- Enterprise-GraphRAG-Architecture: Production-grade Knowledge Graph + LLM pipeline
- Neo4j 지식 그래프+LLM 결합. Cypher 쿼리 생성으로 확률적 유사도 대신 결정론적 그래프 검색, 멀티홉 관계 보존, 환각 완화. 금융/헬스케어/FMCG 규제 산업용. LangChain 에이전틱 라우팅
- HybridRAG: Integrating Knowledge Graphs and Vector Retrieval Augmented Generation for Efficient Information Extraction | 배수정
- 지식 그래프와 벡터 검색을 결합한 하이브리드 RAG. 정보 추출 효율성 향상. 온톨로지 관점의 RAG 설계 논의
- knowledge_graph: Convert any text to a graph of knowledge
- 텍스트를 지식 그래프로 변환. Graph Augmented Generation·지식 그래프 기반 QnA에 활용. Jupyter Notebook, MIT, 3.4k stars
- knowledgeGraph: AI agent long-term memory via mentoring-based knowledge graph
- AI 에이전트 장기 기억 시스템. 멘토링 통해 도메인 전문성 축적, 하이브리드 검색, 메모리 감쇠, 환각 방지
- LightRAG: Simple and Fast Retrieval-Augmented Generation
- LightRAG
- 텍스트 인덱싱에 그래프 구조 통합한 dual-level 검색. NaiveRAG, GraphRAG보다 우수한 성능
- ontoflow: Ontology-native workflow automation for explainable business operations
- 업무 데이터 모델과 업무 절차 실행을 연결해 사람이 이해·추적할 수 있는 업무 자동화를 만드는 공개 아키텍처 프로젝트. 대화형 AI나 도구 연결만으로는 답하기 어려운 질문—어떤 업무 데이터의 어떤 값이 바뀌었고 어느 단계에서 만들어졌는지, 외부 API·MCP 도구 호출의 입·출력 추적, 어떤 검증 규칙이 통과/실패했는지, 후보 변경이 언제 실제 데이터에 반영되는지—를 제품 구조의 핵심으로 다룸
- Ontology-Playground: Free, open-source web app for learning about ontologies and Microsoft Fabric IQ
- 우리 회사는 같은 단어를 같은 뜻으로 쓰고 있는가 | AX LABS 블로그
- Microsoft가 온톨로지 오픈소스를 공개했습니다 | Seungpil Lee
- Microsoft의 온톨로지 학습용 오픈소스 웹앱(MIT, 백엔드 없이 브라우저 실행). 사전 구축 온톨로지 카탈로그 탐색, 시각적 설계, RDF/XML 내보내기. LLM은 텍스트를 읽지만 회사의 "고객"이 CRM 고객인지 청구 계약자인지는 못 읽음—DB 스키마는 저장 방식을, 온톨로지는 의미를 정의하며 에이전트에 필요한 건 후자
- os-taxonomy: Marble Skill Taxonomy — open, structured taxonomy of what children learn
- 초등 교육 학습 내용을 선행 의존성·커리큘럼 정렬·과목별로 구조화한 1,590개 마이크로 토픽 지식 그래프. 세분화된 교육 개념을 선행 관계로 연결하고 국가 커리큘럼 표준에 매핑, 연구·상업 이용 가능
- PathRAG: Pruning Graph-based RAG with Relational Paths
- pathrag-with-spanner (ADK 구현)
- Google Cloud Spanner Graph + PathRAG | Sungmin Kim
- flow-based pruning으로 중복 제거, path-based prompting으로 일관된 응답 생성
- pygraft: Configurable Generation of Schemas and Knowledge Graphs at Your Fingertips
- Semantica — Graph-Native Infrastructure for Context and Accountable AI Systems
- semantica: Graph-Native Infrastructure for Context and Accountable AI Systems
- Semantica, AI 에이전트를 위한 Context Graph와 의사결정 인프라 | digitalbourgeois
- AI 에이전트의 의사결정을 추적·설명 가능하게 만드는 그래프 네이티브 인프라. 기업 데이터를 Context Graph로 통합(PDF·DB·API·Databricks·Snowflake), 의사결정을 기록하고 인과관계 연결, "왜 이 결정을 내렸는가" provenance 추적, 데이터 소스 간 충돌 감지·중복 제거
- LLM을 대체하지 않고 그 위에 구조화된 감사 추적 계층을 추가하는 방식. 금융(대출심사·AML)·의료(임상 의사결정)·법률(계약 분석)·정부·국방·사이버보안 등 규제 환경 대상. Python, 10k stars
- Ajgu - a simple graph database power by BerkleyDB key-value store
- Amazon Neptune, 신규 그래프 데이터베이스 서비스 - 김상필 솔루션즈 아키텍트 (AWS)
- AmpliGraph - Open source Python library that predicts links between concepts in a knowledge graph
- ArangoDB
- BitShares - Introducing BitShares Object Graph
- Cayley - An open-source graph database
- chemlambda-gui chemlambda is an artificial chemistry based on a graph rewrite system and various (random or deterministic) algorithms for applications of rewrites
- Cytoscape.js
- D3.js
- degdb - Distributed Economic Graph Database
- e4Graph C++ library
- FlashGraph - A SSD-based graph processing engine for billion-node graphs
- Gephi
- GP (for Graph Programs) - a rule-based, nondeterministic programming language
- GPS: A Graph Processing System
- Gramps - Genealogical Research Software
- Grap - a language for typesetting graphs yacc, lex, C++(STL) compilation
- Graph - A thread-safe implementation of a graph data structure in Go
- Graph BLAS Forum
- Graph Engine - SERVING BIG GRAPHS IN REAL-TIME windows
- graph-explorer
- Graphgenpy
- Graph-Reply - A graph based REPL that saves to and loads from disk
- graphp - The GraPHP web framework
- GraphpostgresQL
- GraphVite - A general and high-performance graph embedding system for various applications Designed for CPU-GPU hybrid architecture
- Graphviz
- GraphX
- Gremlin - Traversing Graph Databases with Gremlin
- greuler is graph theory visualization tool powered by d3 and on top of WebCola which allows the creation and manipulation of graphs with a simple api
- haystack- Graph "abstraction" over hbase
- json-graph-specification - A proposal for representing graph structure (nodes / edges) in JSON
- keylines.com
- LemonGraph - a log-based transactional graph (nodes/edges/properties) database engine that is backed by a single file python
- libgtkflow - Flowgraphs for Gtk+3
- Ligra is a lightweight graph processing framework for shared memory
- LiveGraph: real-time data fetching at Figma | Figma Blog
- Keeping It 100(x) With Real-time Data At Scale | Figma Blog
- Figma가 실시간으로 데이터를 가져오기 위해 내부에서 LiveGraph를 사용, 서비스의 성장에 따라 LiveGraph의 아키텍처도 다시 설계
- 2년 전에 LiveGraph는 단일 Postgres의 replication stream에 의존한 구조
- 부하가 커지면서 수직 샤드로 분할되자 전역으로는 순서 보장 불가능, 결국 큰 한계 직면
- LiveGraph는 실시간 업데이트를 위해 만든 서비스지만
- 트래픽을 분석하자 대부분은 초기 데이터 조회라는 것을 알게 됨
- 쿼리를 분석한 결과 어떤 쿼리를 다시 조회해야 하는지 파악이 쉬워서 이에 따른 캐시 무효화도 쉽다는 것을 발견
- 그래서 새로운 LiveGraph 100x는
- Go로 작성, 클라이언트의 뷰 요청을 처리하는 엣지, 쿼리 결과를 저장하는 읽기 캐시, 변경이 있으면 캐시 무효화하는 invalidator로 구성
- Keeping It 100(x) With Real-time Data At Scale | Figma Blog
- LIquid: a Large-Scale Relational Graph Database - YouTube
- LinkedIn에서 구축된 그래프 데이터베이스인 LIquid에 대한 내용
- LIquid는 15Tb의 그래프를 2M QPS로 처리
- 그래프 데이터베이스 시스템에 대한 개요와 함께 데이터베이스의 작동 방식, 데이터 모델 및 쿼리 언어에 대한 정보 제공
- 대규모 관계형 그래프 데이터베이스 LIquid | 완벽한 영상요약, 릴리스에이아이 | Lilys AI
- lisp2dot.awk
- MapGraph - Massively Parallel Graph processing on GPUs CUDA
- NamiDB | Your graph database lives in your S3 bucket
- namidb: Graph database engine that stores data in object storage. Cypher queries, embedded like DuckDB, multi-tenant by namespace
- S3·R2·GCS·Azure Blob·MinIO 등 객체 저장소에 직접 저장하는 그래프 DB. Cypher 쿼리(GQL ISO 39075 계획), Raft/ZooKeeper/etcd 대신 객체 저장소 conditional write로 일관성. 단일 Rust 바이너리—서버/임베디드(
pip install namidb)/매니지드 클라우드. AI 워크로드(지식 그래프, 에이전트별 namespace, text-to-Cypher) 타깃, RAM 대신 스토리지 기준 가격, idle namespace는 scale-to-zero. v0.5.1, BSL 1.1(3년 후 Apache 2.0). LESAI Corp, Matías Fonseca
- OGDL - Ordered Graph Data Language
- Omnigraph — Graph as code. Object-storage native. Optimized for context assembly
- omnigraph: Rust-based lakehouse graph database as the operational state and coordination layer for fleets of agents
- 에이전트 협업을 위한 레이크하우스 그래프 데이터베이스, Omnigraph 정리 | digitalbourgeois
- AI 에이전트 fleet의 운영 상태·협업 레이어용 그래프 DB. "graph as code"—스키마·쿼리·정책·인프라를 YAML로 선언·버전관리, Git 스타일 브랜치/머지/리뷰로 여러 에이전트가 격리 브랜치에서 병렬 작업 후 병합. 그래프 순회+벡터+풀텍스트 하이브리드 검색 단일 쿼리, S3 호환 오브젝트 스토리지(Lance 포맷, time-travel), Cedar 정책 서버사이드 적용. CLI/TypeScript SDK/MCP 서버. Rust, MIT
- OpenGraphiti - OpenDNS Data Visualization Framework
- pattern.graph
- Pegasus An award-winning, open-source, graph-mining system with massive scalability
- pgGraph: Open-source graph database superpowers for your existing Postgres data
- Evokoa — Making the World's Data AI-Native
- 기존 PostgreSQL 데이터에 그래프 검색을 더하는 pgGraph | digitalbourgeois
- 기존 Postgres 데이터를 다른 저장소로 옮기지 않고 그래프 탐색을 추가—2단계 이내 연결 탐색, 최단 경로, 여러 테이블에 흩어진 관계 조회를 재귀 SQL·복잡한 조인 없이 처리. Evokoa의 virtual graph 기술(페타바이트급 데이터를 제자리에서 AI가 추론). Rust
- py-ascii-graph - A simple python lib to print data as ascii histograms
- tagflow - stackoverflow graph
- TAO: The power of the graph
- Tinkerpop 분산 컴퓨팅 그래프 프레임 워크
- TinkerPop3
- blueprints
- Implementing Temporal Graphs with Apache TinkerPop and HGraphDB
- HGraphDB는 TinkerPop에 HBase 백엔드를 제공
- HGraphDB 데이터베이스 디자인에 대한 개요와 TinkerPop을 사용하여 그래프 데이터를 삽입하고 쿼리 할 수있는 몇 가지 예제 (코드 포함) 소개
- Using MongoDB as a high performance graph database
- Using GraphDB Technology to Resolve Transitive Vulnerabilities at Scale • Emil Wareus • GOTO 2022 - YouTube
- GraphDB: At Last, the Meaningful Database GraphDB의 일반적인 장점
- 온톨로지 기반 그래프DB, 어떻게 적용할까? 김선영의 AI-ready Data@토크아이티, 김선영 그룹장 / 엔코아 #세미남847 - YouTube
- iGraph
- Visualising Correlations using Graph python igraph visualization
- Mac에서 gfortran4.8 에러 해결하기
- jGraph
- jung
- NetworkX Python
- 20140830, Pycon2014 NetworkX를 이용한 네트워크 분석
- Social network analysis with NetworkX
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- Some Social Network Analysis with Python
- NetworkX Tutorial
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- Little Ball of Fur - A NetworkX extension library for graph sampling
- Ordering Movie Credits With Graph Theory
- Dina Bavli - Everybody Is an Influencer–Which Influencer Are You | PyData Global 2022 - YouTube
- Croshapes - Using Graph to Design a Toy - Irina Smirnova-Pinchukova - YouTube
- Paper: FlashGraph: Processing Billion-Node Graphs On An Array Of Commodity SSDs
- Reading and Reasoning with Knowledge Graphs
- Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing
- Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing
- 구글 KG의 근간이 되는 시스템
- 이 논문을 기반으로 개발된 것이 Apache Jena
- Easy Access to the Freebase Dataset
- Freebase를 쉽게 브라우징할 수 있는 http://freebase-easy.cs.uni-freiburg.de/browse/ 라는 사이트 구축 논문
- The Berlin SPARQL Benchmark
- BSBM은 LUBM과 함께 Triple Store의 성능을 비교하기 위한 대표적인 벤치마크 테스트
- Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes
- Sematch: Semantic Entity Search from Knowledge Graph
- 국립중앙도서관 linked open data - SPARQL 따라하기
- D2RQ Accessing Relational Databases as Virtual RDF Graphs
- OWL Reasoning Examples
- sparql-endpoint: Utilities to interact with a SPARQL endpoint in clojure
- SPARQL-TOOL: Allow your Agent to query knowledge graphs | Vlad Korolev | PyData Boston Meetup - YouTube
- AI 에이전트가 SPARQL로 지식 그래프를 직접 쿼리하는 도구. 벡터 임베딩 대신 RDF 그래프의 구조화된 관계 데이터 활용, 에이전트 시스템과의 통합 방법 시연
- UBY - A Large-Scale Unified Lexical-Semantic Resource
- Virtuoso SPARQL Query Editor
- YAGO: A High-Quality Knowledge Base