時間を考慮したクエリー・ソリューション
グラフィティの時間認識機能は、時間をまたいだデータ分析の問題を効果的に解決します：
- タイムマーカーノードを追加する際に使用
timestampパラメータは、次のような時点を記録する。graph.add_node(''Event'', name=''Product Launch'', timestamp=''2023-06-15'') - タイミングクエリCypher構文の拡張を使用する時間演算子。
MATCH (e:Event) WHERE e.timestamp > ''2023-01-01'' RETURN e - トレンド分析と連携している。
TEMPORAL PATH経時的なエンティティ関係のパターンを特定する機能
実際の例：小売業者は、季節的な消費特性を特定するために、休日前後の商品の相関関係の変化を比較することができる。
この答えは記事から得たものである。Graphiti: ダイナミックな知識グラフの構築とクエリーツール（時間を考慮したロングメモリプログラム）について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 時間軸を超えたビジネスデータの分析という課題をどう解決するか？
