上下文感知和混合推薦
到目前為止，我們已經了解了協作過濾、基於內容和基於會話的推薦。這些方法都沒有考慮到情景上下文。情緒、場合、地點、公司等因素會影響……
“在需求激增的當下，GraphAware組建了一支真正獨特的思想領袖和專家團隊，他們擁有‘獨角獸’式的圖表和相關數據科學技能組合。隨著休謨平台的發布，我們的合作關係進一步深化，甚至用領先的休謨平台取代IBM沃森。”
文森特·布裏奇曼副總裁Redhorse
“通過graphhaware，我們已經在一個知識圖上的數百萬篇文章數據集上結合了圖形和廣泛的自然語言處理(NLP)。這些結果和新的見解將幫助我們對抗糖尿病，我們非常激動。”
亞曆山大博士Jarasch德國糖尿病研究中心生物信息學和數據管理負責人
“GraphAware不僅幫助我們建立了推薦服務，還幫助我們的開發者獲得了一套全新的編程技能。”
馬克·普產品所有者,InfoJobs
Graph-Powered機器學習
由GraphAware的首席科學家撰寫，這本以圖形為動力的機器學習書籍向您介紹了圖形技術的概念，強調了圖形在機器學習和大數據平台中的作用。您將深入了解核心概念、技術、最佳實踐和常見缺陷。
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休謨2.15有什麼新內容?
我們很自豪地宣布Hume 2.15版本的發布。這個版本引入了幾個新的Hume特性，以及Orchestra特性和Amazon SQS支持。
執法圖表#1 -數據源和建模
刑事調查的驅動力是找到廣泛的數據來源之間的聯係和隱藏聯係，從而最終破壞犯罪活動。圖表解決方案是執法部門優化的強大工具……