neo4j/graph-data-science

何を解決するか

グラフ構造データに対する高度な分析を実行するための専門的なライブラリを提供します。ユーザーが単純なデータベースクエリを越えて、Neo4jデータベース環境内で複雑なグラフアルゴリズムや機械学習パイプラインを直接実行できるようにします。

動作方法

このライブラリはNeo4j DBMSのプラグインとして機能します。Cypherプロシージャを使用して操作可能な、グラフアルゴリズム、変換、機械学習パイプラインを統合しています。また、開発者がカスタムアルゴリズムを構築できるPregel APIも提供し、純粋なPythonコードでグラフをプロジェクションし、アルゴリズムを実行できる専用のPythonクライアント（graphdatascience）も用意されています。

対象ユーザー

グラフデータベースと連携し、大規模なグラフ分析を実施したり、グラフ上で機械学習を実装したり、カスタムグラフアルゴリズムを構築したいデータサイエンティストや開発者です。

主な特徴

• 統合された分析: Neo4j内でCypherプロシージャを通じてグラフアルゴリズムとMLパイプラインを直接実行可能。
• Python統合: より柔軟な開発体験を提供する専用のPythonクライアントを搭載。
• カスタムアルゴリズム対応: ベースカスタムグラフアルゴリズムを作成できるPregel APIを提供。
• OpenGDS: GNU Public License v3.0の下でオープンソース版のライブラリを提供。