基本定义链接预测的核心是通过分析网络拓扑、节点属性及时序演化规律，推断节点间的潜在连接关系。静态网络：预测缺失的链接（如知识图谱补全）。动态网络：预测未来可能出现的链接（如社交网络中的好友推荐）。分类维度按目标类型：分为缺失链接预测（Exist yet unknown links）与未来链接预测（Future links）。按网络性质：确定性网络：节点和链接一旦存在即不消失（如学术合作网络）。不确定性网络：链接存在概率随时间变化（如社交网络中的互动关系）。

【代码】Neo4j GDS-13-neo4j GDS 库中节点插入算法实现。

图节点嵌入（Node Embedding）是将图结构中的节点映射到低维向量空间的技术，旨在保留原图的结构信息（如连接性、相似性）和属性信息。其核心目标是：在低维空间中，连接紧密或结构相似的节点向量距离更近。

Neo4j Graph Data Science (GDS) 库提供了丰富的相似度算法，覆盖从生产级到实验级的多种场景。以下是详细的算法分类、实现原理、参数配置、示例代码及适用场景分析。引用中的示例，计算用户间基于共同喜好的相似度。引用，用于电影推荐系统中的用户相似度计算。引用，适用于用户评分向量分析。

图的相似度算法是图论和网络科学中的核心研究领域，用于衡量两个图之间的结构或属性相似性，广泛应用于社交网络分析、生物信息学、推荐系统等场景。注：SimGNN等GNN方法通过预计算图嵌入（O(E)）显著降低在线计算时间，适合实时场景。

Neo4j Graph Data Science（GDS）库是Neo4j的扩展插件，提供超过70种图算法，包括路径搜索、社区检测、中心性分析等。其核心功能是通过内存图投影技术高效处理大规模数据。Neo4j Desktop：直接在插件市场添加GDS库。手动安装：下载对应版本的JAR文件至plugins目录，并修改neo4j.conf启用插件。云服务：Neo4j AuraDS（企业版）或Data Science Sandbox（社区版）预装GDS。验证安装：执行查看版本，企业版需通过验证许可。

图的路径搜索算法是图论和计算机科学中的核心内容，广泛应用于网络分析、物流规划、人工智能等领域。

原理：通过最大化模块度（衡量社区内连接密度与随机网络的差异）进行层次聚类。步骤包括初始化、节点分配、社区压缩和多级迭代。原理：节点根据邻居标签动态更新自身标签，直至收敛。应用场景：早期分析图结构，避免在不连通子图上运行其他算法。结果解读：权重较高的关系会优先形成社区。结果：相同标签的节点被归为同一社区。原理：识别无向图中所有连通子图。

社区检测的目标是将网络划分为若干子图（社区），使得社区内部边的密度显著高于社区之间。强社区：社区内每个节点的内部连接数均大于外部连接数。弱社区：社区整体的内部连接数之和大于外部连接数之和。社交网络：识别用户的朋友圈、兴趣群体，助力精准推荐。生物网络：发现蛋白质功能模块或代谢路径。网络安全：检测异常行为集群，如金融欺诈或网络攻击组织。信息传播：分析疫情或谣言在社区间的传播路径。

中心性分析是图论中用于量化节点重要性的核心技术，通过不同维度的指标揭示节点在网络中的战略地位。

New features Add support for Neo4j 4.4.27，应该也支持 4.4.29。接下来，我们需要找到对应版本的 gds 库。实现 neo4j GDS 插件库的安装。日志确认 logs/neo4j.log。后续我们可以考虑入门看一下对应的算法。2）neo4j 对应的 gds 版本。，本地是 WSL 测试，可以直接放在。然后确认一下 neo4j 的版本。neo4j cypher 命令。直接下载对应的 jar。下面寻找合适的版本。，修改配置启用 GDS。1）neo4j 安装。

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。

该库作为 Neo4j 图数据库的插件，集成了图算法、图转换和机器学习管道功能，通过 Cypher 过程在数据库内部操作。Neo4j 官方构建的 GDS 包含闭源组件，而本仓库代码可独立构建为。预览版需手动安装，不会自动出现在 Neo4j Desktop 中。Neo4j 图数据科学库是 Neo4j 图算法库的继任者。通过 Pregel API 开发自定义算法（分支依赖未发布的库版本，需手动配置。：可直接在项目管理界面添加插件。提交问题，贡献流程详见。协议，所有内容版权归。