neo4j/graph-data-science

解決的問題

提供專門用於對圖結構資料進行進階分析的函式庫。讓使用者能超越簡單的資料庫查詢，直接在 Neo4j 資料庫環境中執行複雜的圖形演算法與機器學習流程。

作用方式

此函式庫作為 Neo4j DBMS 的外掛程式運作。整合圖形演算法、轉換與機器學習流程，可透過 Cypher 程式進行操作。同時提供 Pregel API，讓開發者可建構自訂演算法，並提供 Python 客戶端（graphdatascience），讓使用者可使用純 Python 程式碼投影圖形並執行演算法。

適用對象

需要對圖形資料庫進行大規模圖形分析、在圖形上實作機器學習，或建構自訂圖形演算法的資料科學家與開發者。

主要特色

• 整合分析：透過 Neo4j 中的 Cypher 程式，直接執行圖形演算法與 ML 流程。
• Python 整合：包含專用的 Python 客戶端，提供更彈性的開發體驗。
• 自訂演算法支援：提供 Pregel API 以建立客製化圖形演算法。
• OpenGDS：在 GNU Public License v3.0 授權下提供此函式庫的開源版本。