GDS-kirjaston esittely
Muodostakaa yleiskuva Neo4j Graph Data Science -kirjastosta, sen ominaisuuksista ja tavasta laajentaa Neo4j:n analytiikkaominaisuuksia.
GDS-kirjaston esittely on ilmainen Neo4j-graafitietokantojen perusteet-oppitunti CoddyKitissä. Tämä on oppitunti 1/4. Voit lukea tästä oppimispolusta kokonaan mitkä tahansa 3 oppituntia ilmaiseksi — sen jälkeen CoddyKit PRO avaa kaikki oppitunnit sekä käytännön harjoittelun sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden toimivalla tekoälytuutorilla. Oppitunti kuuluu Neo4j-graafitietokantojen perusteet-oppimispolkuun, ja edistymisesi synkronoituu verkon ja CoddyKit-sovelluksen välillä. Neo4j-graafitietokantojen perusteet-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.
Tervetuloa Neo4j GDS:ään!
Hei! Tässä oppitunnissa tutustumme Neo4j Graph Data Science (GDS) library -kirjastoon. Se on tehokas työkalupaketti edistyneeseen graafianalytiikkaan.
GDS auttaa löytämään graafidatasta piileviä oivalluksia ja rakenteita, joita on vaikea havaita pelkillä tavallisilla kyselyillä.
Mikä on GDS-kirjasto?
GDS-kirjasto on kokoelma optimoituja graafialgoritmeja ja koneoppimisputkia, jotka on suunniteltu erityisesti Neo4j:tä varten.
- Se on suunniteltu skaalautuvaksi ja suorituskykyiseksi.
- Se toimii suoraan graafidatanne kanssa.
- Se auttaa vastaamaan suhteita ja rakenteita koskeviin monimutkaisiin kysymyksiin.
Miksi GDS:ää käytetään?
Cypher soveltuu erinomaisesti kyselyihin, mutta jotkin analyyttiset tehtävät vaativat enemmän laskentatehoa ja erityisiä algoritmeja. Tässä GDS astuu kuvaan.
Sitä käytetään esimerkiksi vaikutusvaltaisten solmujen tunnistamiseen, yhteisöjen havaitsemiseen, lyhimpien polkujen etsimiseen ja jopa koneoppimisen piirteiden muodostamiseen.
GDS:n keskeinen käsite: graafin projektio
Ennen useimpien GDS-algoritmien suorittamista graafi täytyy projisoida. Tämä tarkoittaa graafidatan osajoukon esittämistä muistissa.
Miksi? Algoritmit suoritetaan paljon nopeammin näissä optimoiduissa muistirakenteissa, etenkin suurilla aineistoilla.
Miten projektio toimii
Kun projisoitte graafin, GDS tunnistaa Neo4j-tietokannasta tietyt solmut ja suhteet ja lataa ne omaan optimoituun muistitilaansa.
Määrittelette projektioon sisällytettävät solmujen nimikkeet ja suhdetyypit.
Yksinkertainen graafin projektion esimerkki
Tarkastellaan graafin projisoinnin perusesimerkkiä. Tämä Cypher-komento projisoi kaikki Person-solmut ja niiden KNOWS-suhteet muistissa olevaan graafiin nimeltä ’myGraph’.
CALL gds.graph.project(
'myGraph',
'Person',
'KNOWS'
)Graafiluettelo
Projisoidut graafit tallennetaan Graph Catalog -luetteloon. Voitte luetella ja hallita niitä sekä viitata niihin nimellä algoritmeja suoritettaessa.
Luettelo auttaa järjestämään muistissa olevia graafeja, joten niitä on helppo käyttää uudelleen eri analyyseissä.
GDS-algoritmien luokat
GDS-kirjasto sisältää monia algoritmeja, jotka voidaan jakaa karkeasti seuraaviin luokkiin:
- Polunhaku: lyhimpien tai kaikkien polkujen etsiminen (esimerkiksi A* ja Dijkstra).
- Keskeisyys: tärkeiden solmujen tunnistaminen (esimerkiksi PageRank ja Betweenness Centrality).
- Yhteisöjen tunnistaminen: samankaltaisten solmujen ryhmittely (esimerkiksi Louvain ja Label Propagation).
- Linkkien ennustaminen: puuttuvien suhteiden ennustaminen.
GDS verrattuna tavallisiin Cypher-kyselyihin
Cypherillä voidaan tehdä graafin perusläpikäyntejä, mutta GDS on optimoitu iteratiivisiin ja koko graafin kattaviin laskutoimituksiin.
- Cypher: sopii parhaiten tiettyjen mallien täsmäytykseen, CRUD-toimintoihin ja pieniin läpikäynteihin.
- GDS: sopii parhaiten monimutkaisiin analyyttisiin tehtäviin, laajamittaiseen graafianalyysiin ja koneoppimisen valmisteluun.
Ne täydentävät toisiaan erinomaisesti!
GDS:n pikatesti
Mikä on graafin projection eli projisoinnin ensisijainen tarkoitus Neo4j GDS -kirjastossa?
GDS:n johdannon kertaus
Hienoa työtä! Olette juuri oppineet Neo4j Graph Data Science -kirjastosta.
- GDS on tehokas työkalu edistyneeseen graafianalytiikkaan.
- Se käyttää graafin projektiota tehokkaiden muistissa olevien graafien luomiseen.
- Se tarjoaa useita algoritmiluokkia, kuten polunhaun, keskeisyyden ja yhteisöjen tunnistamisen.
Seuraavaksi tutustumme näiden algoritmien suorittamiseen!
Opi Neo4j-graafitietokantojen perusteet tekoälytuutorin avulla — ilmaiseksi
Kirjoita ja suorita oikeaa koodia selaimessa, saa välitöntä apua tekoälytuutorilta ympäri vuorokauden ja jatka siitä, mihin jäit, verkossa tai sovelluksessa.
- Kurssit
- 12
- Oppitunnit
- 48
Usein kysytyt kysymykset
Onko oppitunti ”GDS-kirjaston esittely” ilmainen?
Kyllä — voit lukea täällä verkossa kokonaan ilmaiseksi mitkä tahansa Neo4j-graafitietokantojen perusteet-oppimispolun 3 oppituntia, myös oppitunnin “GDS-kirjaston esittely”. Sen jälkeen CoddyKit PRO avaa kaikki oppitunnit sekä interaktiiviset harjoitukset sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden toimivalla tekoälytuutorilla. Neo4j-graafitietokantojen perusteet-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.
Mitä opin oppitunnilla ”GDS-kirjaston esittely”?
Muodostakaa yleiskuva Neo4j Graph Data Science -kirjastosta, sen ominaisuuksista ja tavasta laajentaa Neo4j:n analytiikkaominaisuuksia. Harjoittelet Neo4j-graafitietokantojen perusteet-aihetta koodilla, jonka suoritat suoraan selaimessa. Ympäri vuorokauden käytettävissä oleva tekoälytuutori vastaa kysymyksiisi oppitunnin aikana.
Tarvitsenko kokemusta aloittaakseni Neo4j-graafitietokantojen perusteet-opiskelun?
Aiempi kokemus ei ole tarpeen. CoddyKitin Neo4j-graafitietokantojen perusteet-oppimispolku sopii vasta-alkajista edistyneisiin, joten voit aloittaa tästä tai alusta ja edetä omaan tahtiisi. Tämä on oppitunti 1/4.
Kuinka kauan ”GDS-kirjaston esittely”-oppitunnin suorittaminen kestää?
Useimmat CoddyKitin oppitunnit kestävät noin 5–10 minuuttia. Jokainen oppitunti on lyhyt ja interaktiivinen, joten edistyt tasaisesti ja voit jatkaa siitä, mihin jäit – sekä verkossa että sovelluksessa.
Voinko kirjoittaa ja suorittaa koodia tällä Neo4j-graafitietokantojen perusteet-oppitunnilla?
Kyllä. Jokainen Neo4j-graafitietokantojen perusteet-oppitunti sisältää sisäänrakennetun koodieditorin, joten voit kirjoittaa ja suorittaa oikeaa koodia suoraan selaimessa ja saada välitöntä palautetta tekoälyltä – paikallista asennusta ei tarvita.
Kaikki tämän kurssin oppitunnit
- GDS-kirjaston esittely
- GDS-algoritmien suorittaminen
- GDS-putket ja koneoppiminen
- Graafiupotukset GDS:llä