neo4j/graph-data-science

해결하는 문제

이 라이브러리는 그래프 구조 데이터에 대한 고급 분석을 수행하기 위한 전용 라이브러리를 제공합니다. 사용자가 단순한 데이터베이스 쿼리에서 벗어나, Neo4j 데이터베이스 환경 내에서 복잡한 그래프 알고리즘과 머신러닝 파이프라인을 직접 실행할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 라이브러리는 Neo4j DBMS용 플러그인으로 작동합니다. Cypher 프로시저를 사용하여 조작할 수 있는 그래프 알고리즘, 변환, 머신러닝 파이프라인을 통합합니다. 또한 개발자가 사용자 정의 알고리즘을 구축할 수 있도록 Pregel API를 제공하며, 순수한 Python 코드로 그래프를 프로젝션하고 알고리즘을 실행할 수 있는 Python 클라이언트(graphdatascience)도 제공합니다.

대상 사용자

그래프 데이터베이스를 다루며 대규모 그래프 분석을 수행하거나, 그래프 기반 머신러닝을 구현하거나, 사용자 정의 그래프 알고리즘을 개발해야 하는 데이터 과학자 및 개발자입니다.

주요 특징

• 통합 분석: Neo4j 내에서 Cypher 프로시저를 통해 그래프 알고리즘과 ML 파이프라인을 직접 실행 가능.
• Python 통합: 더 유연한 개발 경험을 위한 전용 Python 클라이언트 포함.
• 사용자 정의 알고리즘 지원: 맞춤형 그래프 알고리즘을 생성할 수 있는 Pregel API 제공.
• OpenGDS: GNU Public License v3.0 하에 오픈소스 버전의 라이브러리를 제공.