Neo4j GDS-02-graph-data-science 简单聊一聊图数据科学插件库

neo4j apoc 系列

Neo4j APOC-01-图数据库 apoc 插件介绍

Neo4j APOC-01-图数据库 apoc 插件安装 neo4j on windows10

Neo4j APOC-03-图数据库 apoc 实战使用使用

Neo4j APOC-04-图数据库 apoc 实战使用使用 apoc.path.spanningTree 最小生成树

Neo4j APOC-05-图数据库 apoc 实战使用使用 labelFilter

详细介绍一下 neo4j GDS 插件库

Neo4j 图数据科学（Graph Data Science, GDS） 是专为图分析设计的行业领先工具库，提供丰富的算法、机器学习能力与高性能计算框架。以下从核心功能、技术架构、应用场景到实践指南全方位解析这一工具。

一、核心功能模块

1. 图算法库

覆盖 6大类60+种算法，支持从基础分析到复杂模型计算：

2. 机器学习管道

端到端图机器学习工作流：

CALL gds.beta.pipeline.linkPrediction.create('fraud-pipeline')
YIELD pipelineName, pipelineType

// 添加特征工程步骤
CALL gds.beta.pipeline.linkPrediction.addNodeProperty(
  'fraud-pipeline', 
  'fastRP', 
  {embeddingDimension: 256}
)

// 配置模型训练参数
CALL gds.beta.pipeline.linkPrediction.addLogisticRegression(
  'fraud-pipeline', 
  {penalty: 0.1}
)

// 执行训练
CALL gds.beta.pipeline.linkPrediction.train(
  'fraud-graph',
  { pipeline: 'fraud-pipeline',... }
)

3. 图转换工具

• 投影优化：将原生图转换为内存优化格式，提升计算效率
• 子图抽取：基于属性/拓扑条件快速生成分析子图
• 特征标准化：Z-Score、Min-Max等标准化方法

二、技术架构解析

1. 分层架构设计

2. 性能优化技术

• 并行计算：利用多核CPU实现算法并行化（如Louvain并行版本提速5-8倍）
• 内存映射：通过OFF_HEAP模式处理十亿级节点图
• 近似算法：提供epsilon参数平衡精度与速度（如Approximate Betweenness）

3. 部署模式对比