تشغيل خوارزميات GDS
تعلّم تنفيذ خوارزميات رسوم بيانية متنوعة من مكتبة GDS، بما في ذلك تحميل الرسوم البيانية في الذاكرة وتهيئة الخوارزميات
تشغيل خوارزميات GDS درس مجاني في Neo4j Graph Database Fundamentals على CoddyKit. هذا هو الدرس 2 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في Neo4j Graph Database Fundamentals، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة Neo4j Graph Database Fundamentals 4 دروس في المجموع.
بعض أجزاء هذا الدرس لم تُترجم بعد وتظهر باللغة الإنجليزية.
GDS Algorithm Workflow
The Graph Data Science (GDS) library in Neo4j helps us run powerful graph algorithms. To use GDS, you generally follow a three-step process:
- Project: Load a subset of your graph into GDS's optimized in-memory store.
- Execute: Run an algorithm on this in-memory graph.
- Write Back: Optionally, write the results back to your Neo4j database.
Projecting Your Graph
Before running an algorithm, GDS needs to know which part of your database graph to analyze. This process is called graph projection.
You define which nodes and relationships, based on their labels and types, should be copied into GDS's fast in-memory representation. This makes algorithm execution much quicker.
Projecting Nodes Only
Let's project a simple graph containing only nodes with the label Person. We give our projected graph a name, like myGraph.
The gds.graph.project procedure creates this in-memory graph.
CALL gds.graph.project(
'myGraph',
'Person',
{}
) YIELD graphName, nodeCount, relationshipCount;Projecting Nodes and Relationships
More commonly, you'll project both nodes and relationships. Here, we project Person nodes and their KNOWS relationships.
We specify the node label and the relationship type. You can also add properties to the projection.
CALL gds.graph.project(
'socialGraph',
'Person',
'KNOWS'
) YIELD graphName, nodeCount, relationshipCount;Executing GDS Algorithms
Once your graph is projected, you can run various algorithms. GDS algorithms often have different execution modes:
- Stream: Returns results directly as a stream of rows. Great for immediate analysis.
- Stats: Returns only summary statistics about the algorithm's run.
- Write: Writes the results back to your Neo4j database as new properties or relationships.
PageRank Stream Example
Let's run the PageRank algorithm on our socialGraph in stream mode. PageRank helps identify influential nodes.
We use gds.pageRank.stream and pass the name of our projected graph.
CALL gds.pageRank.stream('socialGraph')
YIELD nodeId, score
RETURN gds.util.asNode(nodeId).name AS person, score
ORDER BY score DESC
LIMIT 5;Customizing Algorithm Settings
GDS algorithms are highly configurable. You can pass a map of parameters to fine-tune their behavior.
Common parameters include maxIterations, dampingFactor (for PageRank), or concurrency. Always check the GDS documentation for specific algorithm parameters.
PageRank with Custom Settings
Here, we run PageRank with a custom dampingFactor and limit the maxIterations. This gives you more control over the algorithm's execution and convergence.
CALL gds.pageRank.stream(
'socialGraph',
{
maxIterations: 10,
dampingFactor: 0.8
}
)
YIELD nodeId, score
RETURN gds.util.asNode(nodeId).name AS person, score
ORDER BY score DESC
LIMIT 5;Persisting Algorithm Results
Often, you'll want to store the results of an algorithm back into your Neo4j database. This allows you to query them later or use them in further analysis.
The write mode of GDS algorithms adds new properties to nodes or creates new relationships based on the algorithm's output.
Writing PageRank Scores
To write results, use the .write procedure, like gds.pageRank.write. You need to specify the property name where the score will be stored on the original nodes.
After running this, each Person node in your database will have a new property, pageRankScore.
CALL gds.pageRank.write(
'socialGraph',
{
writeProperty: 'pageRankScore'
}
)
YIELD nodeCount, ranIterations, didConverge;GDS Workflow Check
Which of the following are essential steps in the typical GDS algorithm workflow?
Running GDS Algorithms Recap
Great job! You've learned the core steps for running GDS algorithms:
- Projecting your graph into GDS memory using
gds.graph.project. - Executing algorithms in stream, stats, or write modes.
- Configuring algorithms with custom parameters.
- Writing back results to your Neo4j database for persistence.
Next, you'll explore advanced GDS pipelines and integration with machine learning!
الأسئلة الشائعة
هل درس «تشغيل خوارزميات GDS» مجاني؟
نعم — نص درس «تشغيل خوارزميات GDS» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة Neo4j Graph Database Fundamentals، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة Neo4j Graph Database Fundamentals 4 دروس في المجموع.
ماذا ستتعلم في «تشغيل خوارزميات GDS»؟
تعلّم تنفيذ خوارزميات رسوم بيانية متنوعة من مكتبة GDS، بما في ذلك تحميل الرسوم البيانية في الذاكرة وتهيئة الخوارزميات تتمرن على Neo4j Graph Database Fundamentals مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.
هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ Neo4j Graph Database Fundamentals؟
لا تُشترط خبرة سابقة. Neo4j Graph Database Fundamentals على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 2 من أصل 4.
كم من الوقت يستغرق درس «تشغيل خوارزميات GDS»؟
معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.
هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس Neo4j Graph Database Fundamentals هذا؟
نعم. كل درس في Neo4j Graph Database Fundamentals يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.