옳은 길로..

주어진 글들에 존재하는 단어들의 동시 출현 관계를 통해 해당 글이 어떤 의미를 말하고 있는지를 파악해보면 재미있을 것 같았다. 그래서 단어, 정확히는 명사의 출현을 통해 간단히 파악할 수 있도록 구성하였다. 문장에 나타나는 명사들의 출현 거리가 가까우면 그만큼 의미있는 단어들일 것이고, 거리가 멀면 큰 관계가 없다는 전제하에 진행된다. 텍스트는 "세이노의 가르침" 이 PDF 로 무료 배포 되고 있어 이를 활용하였다. https://blog.naver.com/PostView.naver?blogId=dayonepress&logNo=223064751876&categoryNo=11&parentCategoryNo=-1&viewDate=&currentPage=&postListTopCurrentPage=&isAfte..

이번 글에서는 그래프 경로 탐색을 통해 데이터간의 복잡한 관계를 찾아보는 것에 대해 다루려고 한다. 데이터 간의 연결 관계를 찾아나가는 것은 데이터를 통해 정보를 파악하는 것에 도움이 되는 측면이 있는데 이와 함께 그 연결관계에 대한 명확한 설명력이 있어야 한다. 따라서 그래프 경로 탐색 알고리즘을 통해 데이터 간의 연결을 탐색하는 것에 활용할 수 있다. 그래프 경로 탐색의 보통 최단 경로 또는 모든 연결 경로를 탐색하는데 대다수의 그래프DB에서 플러그인 형태를 통해 지원을 하고 있다. 지원하지 않더라도 SPARQL을 직접 작성하여 구현이 가능하다. 여기에서는 RDF-Star를 지원하는 RDF 계열의 그래프 DB 중 하나인 GraphDB (OntoText)를 사용하여 특정 두 데이터 간의 경로를 찾아보고..

그래프저장소 중인 하나인 Stardog을 활용하여 데이터를 저장해 두었다면 SPARQL Endpoint를 통해 다양한 검색,질의등을 수행할 수 있다. 이번 글은 Stardog에서 지원하는 엔드포인트를 통해 검색을 하고 그 결과를 테이블 형태로 가져오는 예시를 게시하려고 한다. 쥬피터 노트북을 통해 간단한 코드를 만드는데 여기서 활용하는 라이브러리는 pystardog, panel 이기 때문에 설치를 먼저 진행해야 한다. pip install panel pip install pystardog In [1]: import stardog import pandas as pd import io import panel as pn pn.extension('tabulator') Endpoint 연결을 위한 설정(예시:St..

코로나19 로 인해 대부분의 사람들이 백신을 맞았을 것입니다. 그 백신 중 하나로 아스트라제네카가 있죠. 펍켐에 등록된 AstraZeneca compound 1 를 찾아보니 이 화합물의 이름은 4-({5-Bromo-4-[(4-methoxyphenyl)amino]pyrimidin-2-yl}amino)benzoic acid 으로 나옵니다. 이 화합물에 대한 스마일스코드를 취득하여 그래프 형태로 나타내보면 어떨까요.. 우선 분자식은 위 그림과 같습니다. 그래프 형태로 바꾸면 좀 더 다이나믹하게 살펴볼 수 있겠군요.

RDF 형태의 데이터를 시각화하는 라이브러리는 여러 가지가 있습니다. 이 앞전에는 graph-notebook 이라는 라이브러리를 사용하여 간단하게 그려볼 수 있었는데 보다 상세하고 다이나믹한 그래프를 그리기 위해서 vis.js를 기반으로 사용하고 있는 pyvis 라는 라이브러리를 사용하고자 합니다. 큰 흐름은 시각화를 위한 데이터 추출, 노드와 에지 생성, pyvis로 시각화 하는 단계를 거칩니다. 사용하는 라이브러리 pyvis 0.1.9 (https://pyvis.readthedocs.io/en/latest/ (https://pyvis.readthedocs.io/en/latest/)) 필수적으로 설치가 되어 있어야 하는 라이브러리 RDFLib, SPARQLWrapper 전체 소스는 아래 링크에 있습니다..