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

是什么？

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

三、典型应用场景

1. 金融反欺诈

// 构建资金流转图
CALL gds.graph.project(
  'money-flow',
  ['Account'],
  {TRANSFER: {orientation: 'NATURAL'}},
  {nodeProperties: ['riskScore'], relationshipProperties: ['amount']}
)

// 运行异构图算法检测异常模式
CALL gds.alpha.ml.linkPrediction.predict('money-flow', {
  modelName: 'fraud-model',
  relationshipTypes: ['TRANSFER'],
  topN: 100
})

技术亮点：

• 动态时序图分析
• 复合特征工程（拓扑+属性）
• 实时预测API

2. 智能推荐系统

from graphdatascience import GraphDataScience

gds = GraphDataScience("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

# 构建用户-商品二部图
gds.run_cypher("""
CALL gds.graph.project(
  'recommendation', 
  ['User', 'Product'], 
  {PURCHASED: {properties: ['weight']}}
)
""")

# 执行Personalized PageRank
result = gds.pageRank.stream(
  'recommendation',
  relationshipWeightProperty: 'weight',
  dampingFactor: 0.85
)

top_products = result.sort_values('score', ascending=False).head(10)

优势：

• 结合协同过滤与图拓扑特征
• 实时更新推荐结果
• 可解释性强