Neo4j запускает фреймворк Graph Data Science Framework


Neo4j выпустила Graph Data Science Framework, набор продуктов Neo4j, предназначенных для предоставления аналитикам данных инструментов для работы с данными, содержащими высокопрогнозные, но недостаточно используемые отношения и сетевые структуры.

База данных Neo4j – одна из самых популярных графовых баз данных. Он хранит данные и отношения в графических структурах и обладает высокой масштабируемостью. Разработчики могут создавать интеллектуальные приложения, которые просматривают большие взаимосвязанные наборы данных в режиме реального времени. Он имеет собственный механизм хранения и обработки графов и графический язык запросов.

Новая структура состоит из базы данных Neo4j Graph, научной библиотеки графов, и Neo4j Bloom, инструмента для визуализации и исследования графиков, который позволяет пользователям визуализировать результаты алгоритмов и находить шаблоны без необходимости написания кода.

Инструментарий описывается как имеющий гибкую структуру данных для аналитики и библиотеку с пятью разновидностями алгоритмов графов. В частности, они начинаются с обнаружения сообщества для определения параметров группирования или разделения. Центральность или важность используются для присвоения весов важности отдельным узлам в сети; в то время как сходство оценивает, насколько похожи узлы. Эвристическое предсказание связи может использоваться для оценки вероятности того, что узлы образуют взаимосвязь, в то время как поиск пути и поиск предоставляют средства для поиска оптимальных путей и оценки доступности и качества маршрута.

Neo4j Bloom описывается как инструмент для визуализации и исследования графиков, который позволяет пользователям визуализировать результаты алгоритмов и находить закономерности с помощью поиска без кода. У него есть интерфейс типа «поиск», в котором бизнес-пользователи могут вводить типичные значения для определения категорий, меток и отношений, а также для проверки и редактирования элементов данных, включая свойства, отношения и смежных соседей. Один и тот же интерфейс может найти и проиллюстрировать кратчайшие пути между узлами.

Для более продвинутых пользователей он позволяет определять настраиваемые функции на основе Cypher, которые затем могут использоваться другими, менее опытными пользователями, и есть возможность ссылаться на внешние


Добавить комментарий