Neo4jユーザー勉強会#9 一部はニコニコ生放送で中継されます。

今回の会場は東銀座です。お間違いなく!

受付時の注意点

受付:19:15開始

受付時に受付番号をご提示ください。 また、名刺を1枚頂戴しております。

アジェンダ

1.　Neo4jユーザグループからのお知らせ[19:30-19:40]
2.　GraphConnect SF 2016 参加報告 [19:40-20:00]
3.　V3.1の概要 [20:00-20:10]
4.　Neo4j with Spark for Big Data Analysis: Machine Learning, Graph Analysis, Streaming [20:10-20:40]
5.　ライトニングトーク(LT) [20:40-20:50]
6.　恒例の... [20:50-21:00]
内容に関しては一部変更されることがあります。

1. Neo4jユーザグループからのお知らせ

発表者

案浦浩二(あんのうらこうじ)

2. GraphConnect SF 2016 参加報告

概要

Neo4jは、年に2回、GraphConnectという催しを行っています。1回は秋にSan Franciscoで、あと1回は春にLondonで。このイベントは、Emil Eifrem CEOのKey noteから始まり、Jim Webber Chief ScientistのClosing Key noteで1日目が締めくくられます。そして、その間に、いくつものユースケースの紹介や、技術的な詳細報告のセッション、LTが分科会形式で行われます。2日目は、丸1日training dayと称して、それぞれの関心分野に応じたtrainingを受講することが出来ます。今回は、GraphConnect SF 2016の報告と共に、その中でアナウンスされたv3.1の概要。加えて、いくつかの分科会の内容についてレポートしたいと思います。

発表者

細井公義(ほそいきみよし)
株式会社ＵＴＩ　代表取締役

3. V3.1の概要

発表者

細井公義(ほそいきみよし)
株式会社ＵＴＩ　代表取締役

4. Neo4j with Spark for Big Data Analysis: Machine Learning, Graph Analysis, Streaming

概要

Neo4jを活用する際の課題として、既存のデータ資産をどのようにNeo4jへ統合するか、スタンドアロンの環境で処理できないような大量データをどう扱うか、といった問題によく直面します。DMM.comラボでは、ビッグデータ処理のスタンダードとなりつつあるSparkとの統合により、これらの課題を解決しようと考えています。 Sparkには、既存のRDBやHadoop上の非構造データ、リアルタイムなストリームデータをインポートする機能が充実しており、Neo4jとSpark間のデータ転送がシームレスに行うことができれば、既存のデータ資産を手軽にNeo4jで活用できます。また、Neo4j上のデータをSparkに取り込み、機械学習やグラフ処理、ストリーム処理などをSpark側で実行し、その結果を再びNeo4jに反映するといった活用も可能です。 本発表では、boltプロトコルを用いたNeo4jとSpark間のデータ転送検証と、今後の活用の展望についてお話します。

発表者

加嵜長門(かさきながと)
株式会社DMM.comラボ ビッグデータ部
領家飛鳥(りょうけあすか)
株式会社DMM.comラボ ビッグデータ部

5. ライトニングトーク

発表者

李昌桓(りちゃんふぁん)
クリエーションライン株式会社　シニアエンジニア
濵田ひろか(はまだひろか)
統計数理研究所 特任研究員

発表者募集

引き続き、発表者を募集しています。
LT（ライトニングトーク）5分でも構いませんのでネタをお持ちの方は是非！
Twitter: @Neo4jUsersGroup に、またはNeo4j ユーザーグループのGoogle Groupアドレスでグループメンバーにお伝えください。
勉強会で発表してみようかなという方へ

懇親会

懇親会を別途近くの居酒屋で行います。
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書籍の告知

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『グラフ型データベース入門 Neo4jを使う』
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