Ми спостерігаємо за графовими структурами майже щодня. За допомогою графів ми можемо представити багато речей : блок-схеми, транспортні мережі, молекулярні структури, соціальні мережі, структури гіперпосилань.
Теорія графів служить потужним інструментом для моделювання та аналізу практичних проблем таких як мережі зв’язку та організація даних.
Використовуючи алгоритми машинного навчання для обробки графів ми можемо вирішувати задачі прогнозування, кластеризації та ранжування даних за важливістю.
У першому розділі було розглянуто алгоритми, які ми будемо застосовувати для обробки графу та описано функціональні та не
функціональні вимоги.
У другому розділу було описано архітектуру програмного продукту та створено схеми бізнес процесів за методологією IDEF0.
У третьому розділі було проаналізовано якість програмного забезпечення, описано методику тестування нашого додатку, а також продемонстровано приклади тестів.
У четвертому розділі ми описали розгортання програмного забезпечення, а також детально розглянули роботу з нашим веб-додатком.