「強い力士」は勝ち星の数では測れません。グラフアルゴリズムを連鎖させて“真の支配力”を炙り出す分析が面白いです🥋
タイトル: SumoDB in Neo4j: Chaining Multiple Graph Algorithms in Snowflake — Part 3
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🥋 概要
Neo4j Graph AnalyticsとSnowflake SQLを組み合わせ、大相撲データから「勝利数では見えない支配力」を測る記事です。複数のグラフアルゴリズムを連鎖させ、合成指標「Chaos Score」を構築します。
❓ 解決する課題
勝ち星の数だけで強さを測ると、弱い相手に勝っただけの力士を過大評価してしまいます。どちらか一方のツールでは見えない競争構造を、Neo4jとSnowflakeの組み合わせで浮かび上がらせます。
💡 方法論と提案手法
「勝者→敗者」の重み付き有向エッジを作り、3つのアルゴリズムを連鎖させます。
・PageRank:強い相手に勝つほど高評価し、勝利の質を測る
・媒介中心性:上位陣と中位陣をつなぐ橋渡し力士を特定
・3サイクル検出:A→B→C→Aのような三すくみを可視化
減衰係数0.85、エッジ逆転で威信を勝者に向け、20反復で収束させます。
🌍 ユースケース
・才能評価:水増し勝利と本物の支配力を区別
・構造分析:取り除くと階層が分断される重要人物を発見
・競争バランス:三すくみの密度でエコシステムの健全さを測定
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