Graph Data Science

[ɡræf ˈdeɪtə ˈsaɪəns] グラフデータサイエンス

1. グラフ構造のデータにデータサイエンスの手法を適用する分野。データ間の複雑な関係性を分析するために、グラフ理論、機械学習、統計学などを組み合わせた学際的な領域。

グラフデータサイエンスは、データ間の複雑な関係性や相互作用を分析するために、グラフ理論、機械学習、統計学などの手法を組み合わせた学際的な分野です。ソーシャルネットワーク分析、サプライチェーン最適化、不正検知、レコメンデーションシステムなど、多様な領域で活用され、特にデータの「つながり」から価値ある洞察を引き出すことに焦点を当てています。

Graph Data Science helps reveal hidden patterns in interconnected data. (グラフデータサイエンスは、相互接続されたデータ内の隠れたパターンを明らかにするのに役立ちます。)

• Graph Data Science: グラフデータサイエンスという学術分野を指します。
• helps: 助ける、役立つという意味です。
• reveal: 明らかにする、示すという意味です。
• hidden patterns: 隠されたパターンを指します。
• in interconnected data: 相互接続されたデータの中に、という意味です。

Our team is exploring new applications of Graph Data Science for fraud detection. (私たちのチームは、不正検知のためのグラフデータサイエンスの新しい応用を模索しています。)

• Our team: 私たちのチームを指します。
• is exploring: 探求している、模索しているという意味です。
• new applications: 新しい応用を指します。
• of Graph Data Science: グラフデータサイエンスの、という意味です。
• for fraud detection: 不正検知のために、という意味です。

Many companies are now investing in Graph Data Science capabilities. (多くの企業が現在、グラフデータサイエンスの能力に投資しています。)

• Many companies: 多くの企業を指します。
• are now investing: 現在投資している、という意味です。
• in Graph Data Science capabilities: グラフデータサイエンスの能力に、という意味です。

関連

• Graph Theory
• Network Science
• Machine Learning
• Data Mining
• Artificial Intelligence
• Big Data
• Knowledge Graph