Esecuzione degli algoritmi GDS
Imparate a eseguire diversi algoritmi a grafo della libreria GDS, incluso il caricamento dei grafi in memoria e la configurazione degli algoritmi.
Esecuzione degli algoritmi GDS è una lezione Neo4j Graph Database Fundamentals gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 2 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Neo4j Graph Database Fundamentals, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Neo4j Graph Database Fundamentals include 4 lezioni in totale.
Parti di questa lezione non sono ancora state tradotte e vengono mostrate in inglese.
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!
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Domande Frequenti
La lezione «Esecuzione degli algoritmi GDS» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Esecuzione degli algoritmi GDS» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Neo4j Graph Database Fundamentals, passa a CoddyKit PRO. Il corso Neo4j Graph Database Fundamentals include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Esecuzione degli algoritmi GDS»?
Imparate a eseguire diversi algoritmi a grafo della libreria GDS, incluso il caricamento dei grafi in memoria e la configurazione degli algoritmi. Eserciti Neo4j Graph Database Fundamentals con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare Neo4j Graph Database Fundamentals?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Neo4j Graph Database Fundamentals su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 2 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «Esecuzione degli algoritmi GDS»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Neo4j Graph Database Fundamentals?
Sì. Ogni lezione Neo4j Graph Database Fundamentals include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Introduzione alla libreria GDS
- Esecuzione degli algoritmi GDS
- Pipeline GDS e machine learning
- Embedding dei grafi con GDS