本文主要是介绍谱分析和机器学习开源项目GraphLab获675万美元资金，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
开源项目GraphLab的公司化，标志着图谱数据库和图谱处理应用的商业化进程已经启动。
GraphLab是一个流行的图谱分析和机器学习的开源项目，最近该项目剥离出一个独立运作的商业公司GraphLab Inc，其创始人，华盛顿大学机器学习专业教授Carlos Guestrin将负责公司的运作，目前GraphLab已经从Madrona Venture Group和NEA募集了675万美元资金。
图谱分析是大数据集分析的热门领域，主要被用来分析数据节点之间的关系和相似度。“图谱”一词源自社交网络的人际网络关系图谱分析，但是今天图谱分析的应用范围要广得多。
根据Guestrin介绍，GraphLab的算法被应用于很多推荐系统，也包括银行的欺诈侦测和电脑网络中的入侵侦测等领域。实际上，图谱分析模型可以适用于从内容推荐到基因分析等各个领域。尤其是与机器学习结合后，图谱分析几乎可以分析任何有足够多数据的分析场景。
众所周知，Google使用了著名的图谱处理系统Pregel作为PageRank算法的一部分。虽然过去几年中冒出来不少图谱数据库等图谱分析项目，但Guestrin表示GraphLab与Pregel的资历相当。早在五年前，Guestrin就和卡内基梅隆大学的同事开发了一个小型开源系统，当时没有想到会火。如今，大名鼎鼎的音乐推荐网站Pandora和零售巨头沃尔玛的大数据实验室WalmartLabs都在使用GraphLab。
在GraphLab之外，还有一些图谱数据库，例如Giraph(Facebook开发的开源软件，基于Hadoop的Pregel克隆)和Neo4j(该项目也有一个商业化公司Neo Technology)，以及Twitter的Cassovary和华盛顿大学的Grappa项目。Guestrin表示GraphLab能与上述大多数图谱数据库配合使用，发挥GraphLab的大规模机器学习处理能力。
据Guestrin介绍，GraphLab的商业化产品还需要假以时日，他目前的重点工作是七月份即将发布的GraphLab的下一个开源版本。但是未来几个月GraphLab将开始与商业客户接触，了解他们对图谱分析商业软件的需求。
对于图谱分析创业公司而言，目前最大的一个疑问是潜在市场规模到底有多大。目前市场中已经有不少图谱分析产品，其中不乏IT巨头开发的成熟产品，例如超计算机厂商Cray开发的YarcData。
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