Graph Data Science (GDS) è una libreria e un insieme di algoritmi sviluppati da Neo4j per l’analisi dei dati in grafo. Consente di eseguire analisi avanzate e algoritmi di machine learning sui dati presenti in un database a grafo, sfruttando le caratteristiche e la struttura del grafo stesso.
La libreria GDS fornisce una serie di algoritmi specifici per il contesto dei grafi, tra cui:
- Centralità: algoritmi per identificare i nodi più centrali o influenti nel grafo, come la centralità di grado, la centralità di vicinanza o la centralità di intermediazione.
- Community detection: algoritmi per identificare comunità o gruppi di nodi strettamente collegati all’interno del grafo, come il Louvain Modularity o l’algoritmo di Label Propagation.
- Similarità: algoritmi per calcolare la similarità tra nodi o relazioni basata su attributi o pattern di connessione nel grafo.
- Percorsi più brevi: algoritmi per calcolare i percorsi più brevi tra i nodi o trovare i cammini ottimali in base a metriche di peso o di costo.
- Recommender systems: algoritmi per generare raccomandazioni personalizzate basate sulle relazioni e i pattern nel grafo.
GDS offre inoltre funzionalità di visualizzazione dei risultati delle analisi, consentendo di esplorare e comprendere meglio i dati del grafo. La libreria è integrata con Neo4j, un popolare database a grafo, permettendo un’interazione diretta con i dati memorizzati nel database.
In sintesi, Graph Data Science è un insieme di strumenti e algoritmi che consentono di eseguire analisi avanzate sui dati in un database a grafo, sfruttando le peculiarità della struttura dei grafi per ottenere informazioni rilevanti e approfondite.
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