neo4j 关于聚类方法count在推荐的应用

最新推荐文章于 2025-06-22 14:43:06 发布

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本文揭示了用户对电影《天下无贼》的评论关联网络，通过统计分析找出与之有共同评论用户的热门电影，展示了评论行为对电影推荐的影响。

MATCH (m:Movie {title: "天下无贼"})<-[:comment]-(u:User)-[:comment]->(rec:Movie)
 RETURN rec.title , COUNT(*) AS comment_num ORDER BY comment_num DESC LIMIT 25

语句分析：

评论过天下无贼的用户还评论过的其他的电影，rec

返回与天下无贼存在共同评论用户关系链的每一个电影以及该电影被关联用户评论的次数

重点理解：count，其本质是一个聚合语法，是在对一定条件（return 返回的字段）进行聚合后，对每一个聚合的key进行数据量统计

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在Neo4j中使用louvain进行图聚类

u013250861的博客

05-19

1221

在Neo4j中使用louvain进行图聚类

Neo4j 图算法库的应用与分析

加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。

05-27

698

Neo4j 图算法库为挖掘和分析图数据中的复杂关系提供了强大的工具。通过深入理解图算法的分类、原理和应用场景，结合实际业务需求，合理选择和优化算法，可以为企业和开发者带来巨大的价值。在社交网络分析、推荐系统、知识图谱构建、金融欺诈检测等多个领域，Neo4j 图算法库都展现出了巨大的应用潜力，能够帮助我们更好地理解数据、发现模式、支持决策。未来，随着图数据的不断增长和图算法的持续创新，Neo4j 图算法库将在更多领域发挥重要作用，推动数据驱动的业务创新和智能化发展。

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【Neo4j命令】

weixin_55448492的博客

04-02

1724

Neo4j是由Java实现的开源NoSQL图数据库. 自从2003年开始研发, 到2007年发布第一版. neo4j现如今已经被各行各业的数十万家公司和组织采用.Neo4j实现了专业数据库级别的图数据模型的存储. 与普通的图处理或内存级数据库不同, neo4j提供了完整的数据库特性, 包括ACID事物的支持, 集群支持, 备份与故障转移等. 这使其适合于企业级生产环境下的各种应用.Neo4j的版本说明:企业版: 需要高额的付费获得授权, 提供高可用, 集群部署，热备份等性能.

Neo4j 第十一篇：Cypher函数

albh81462的博客

05-31

977

Cypher函数是对图进行查询和操作的重要工具。一，谓词函数谓词函数返回true或者false，主要用于检查是否存在或满足特定的条件。 1，Exists 如果指定的模式存在于图中，或者特定的属性存在于节点、关系或Map中，那么函数返回True 例如，节点具有name属性，并check图中是否存在特定的模式： MATCH (n) WHERE exists(n.nam...

Neo4j CQL -（20）- AGGREGATION聚合

博客小站

08-27

2799

和SQL一样，Neo4j CQL提供了一些在RETURN子句中使用的聚合函数。它类似于SQL中的GROUP BY子句。

k表示与neo4j聚类

weixin_26704853的博客

09-06

1037

When faced with a set of many items, we often want to organize them into groups. Simplification from many individual examples to higher-level groups of similar items can help us wrap our heads around ...

借助Neo4j中的GDSP（Graph Data Science Playground）进行图谱分析

输出既学习

08-20

1996

在图谱分析领域，Neo4j是一款广受欢迎的图数据库，而Graph Data Science Playground（GDSP）则为用户提供了便捷的图数据分析工具。在本文中，我们将深入探讨如何在Neo4j中使用GDSP进行图谱分析，帮助你更好地理解和应用这些强大的工具。

【金融犯罪分析新武器】：Neo4j在欺诈检测中的技术应用

[【金融犯罪分析新武器】：Neo4j在欺诈检测中的技术应用](https://opengraph.githubassets.com/cdcd5dc488d840685280d833d9f88ee2653644d3bed138d8923635fa055f3e0e/neo4j-graph-examples/fraud-detection) ...

Neo4j在生物信息学的应用：解密复杂生物网络

![Neo4j在生物信息学的应用：解密复杂生物网络]...

探索前沿技术领域Neo4j的潜力

最新发布

AI天才研究院

06-22

704

本文旨在为技术人员提供关于Neo4j图数据库的全面指南，涵盖从基础概念到高级应用的各个层面。Neo4j的核心架构和设计哲学Cypher查询语言的深度解析图算法在Neo4j中的实现和应用实际项目中的最佳实践和性能优化文章采用由浅入深的结构，首先介绍基本概念，然后深入技术细节，最后通过实际案例展示应用。每个技术点都配有代码示例和性能分析，确保理论知识与实践相结合。节点(Node): 图数据库中的基本实体，可以带有属性和标签关系(Relationship): 连接两个节点的有向边，具有类型和属性。

neo4j算法（1）-介绍

name__student的博客

04-19

4255

neo4j为图数据库，其中涉及的也就为图算法，图算法被用来度量图形，节点及关系。在neo4j中，通过call algo.list() 可查看neo4j中的算法列表。在neo4j官方文档中，主要记录如下各种方法：一. 　　中心性算法（Centrality algorithms）　　　　　　中心度算法主要用来判断一个图中不同节点的重要性：　　　　　　　（１）PageRank（页面排名算法...

neo4j聚合函数之count作用

ningyanggege的博客

12-08

454

neo4j count

neo4j with 统计

yuan882696yan的专栏

03-22

4580

查询选课人数大于7人的课程的名称和数量 MATCH (s:student)-[r:has_course]->(c:course) with p,count(r) as count_r where count_r>7 RETURN c.name, count_r LIMIT 25

Neo4j Cypher查询语言详解

WGH100817的博客

08-13

1079

返回节点返回一个节点，在返回语句中列出即可。查询： START n=node(2) RETURN n 结果：返回关系查询： START n=node(1) MATCH (n)-[r:KNOWS]->(c) RETURN r 结果：返回属性查询： START n=node(1) RETURN n.name 结果：带特殊字符的标识符使用不在英语字符表中的字符...

数据库-Neo4j

qq_52681418的博客

02-20

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文章目录数据库-Neo4j 数据库汇总： https://blog.youkuaiyun.com/qq_52681418/article/details/113881001 数据库-Neo4j Neo4J官网http://www.neo4j.org 图形是一组节点和连接这些节点的关系。节点和关系包含表示数据的属性。属性是用于表示数据的键值对。假设abcd分别代表一个人，A的视角，他们的关系如下： B的视角，他们的关系如下：这些应用程序包含大量的结构化，半结构化和非结构化的连接数据。在 RDBMS 数

Neo4j 与 Cypher 基础

LYS00Q的博客

09-25

1685

Neo4j是用Java实现的开源NoSQL图数据库。从2003年开始开发，2007年正式发布第一版，其源码托管于GitHub。与常见的关系型数据库不同，Neo4j基于图图结构来表示和存储数据，并提供了申明式的查询语言Cypher来处理图数据。Neo4j实现了专业数据库级别的图数据模型的存储，提供了完整的数据库特性，包括ACID事务的支持、集群的支持、备份和故障转移等。Neo4j作为图数据库中的代表产品，已经在众多的行业项目中进行了应用，如：网络管理、软件分析、组织和项目管理、社交项目等方面。

neo4j中对节点关系和聚类的思考

WGH100817的博客

08-01

739

由于neo4j在查找过程中具有事务，所以查询的速度非常慢！给出的建议如下：一，将所有查询放在一个Session中，当所有查询完毕以后在关闭Driver和Session；二，使用neo4j连接池，使用过Java连接池的都知道，创建一个连接的List，创建连接对象从List中取，销毁对象使用装饰者模式改写jdbc#close()方法，将连接对象再次放回List中。在这个使用连接池中对于...

neo4j cypher查询

m0_73332400的博客

06-09

3083

虚拟节点和关系是不存储在数据库中的，但它们可以在查询中使用。这将删除所有匹配条件为“name为John”的节点与匹配条件为“name为Mary”的节点之间的“likes”关系。这将返回一个名为“p2”的变量，其中包含所有与“John”节点通过“likes”关系连接的“Person”节点。这将返回所有与虚拟节点“John”通过虚拟关系“FRIENDS_WITH”连接的“Person”节点。这将返回两个包含“name”和“age”属性的虚拟节点，并创建一个虚拟关系，该关系连接这两个节点。

Neo4j 使用场景

weixin_43779985的博客

01-08

3486

1、欺诈检测通过人员关系图分析可以清楚地知道洗钱网络及相关嫌疑，例如对用户所使用的帐号、发生交易时的IP地址、MAC地址、手机IMEI号等进行关联分析。 2、推荐系统比如你在淘宝上浏览了某一个商品，它在下面有“猜你喜欢”版块，推荐你搜索商品相关的、相似的商品。 3、社交网络图社区聚类分析，朋友朋友推荐(就像使用QQ、微信、支付宝的时候，韩某某和你有N个共同好友)，社交电商里面的绑定...

APOC neo4j

03-14

### Neo4j APOC 库的使用与文档 Neo4j 的 APOC (Awesome Procedures on Cypher) 是一组扩展功能集合，旨在增强 Neo4j 数据库的功能。它提供了大量的存储过程和函数来简化复杂查询、数据处理以及与其他系统的集成。 #### 功能概述 APOC 提供了许多实用工具，涵盖了从数据导入导出到图算法应用等多个方面。以下是其主要功能分类[^2]: - **数据转换**: 支持 JSON 和 CSV 文件的读取写入操作。 - **子图操作**: 可以轻松提取节点及其关系形成子图。 - **路径查找**: 实现多种最短路径计算方法。 - **模式匹配**: 增强版的节点/边筛选条件设置。 - **时间序列管理**: 创建基于时间戳的数据结构用于分析趋势变化。 #### 安装指南要安装 APOC 插件，请按照官方说明下载对应版本 jar 包并放置于插件目录下。确保配置文件 `neo4j.conf` 中启用了用户定义的过程加载选项[^3]： ```properties dbms.security.procedures.unrestricted=apoc.* ``` #### 示例代码片段下面展示如何利用 APOC 进行简单的标签聚类任务，类似于 BigQuery K-Means 方法提到的内容[^1]: 假设我们有一个包含技术关键词作为属性的节点集，则可以尝试如下方式构建相似度矩阵并通过 Louvain 社区发现算法找到潜在类别群组: ```cypher // 计算两两之间共同出现次数 MATCH (n:Tag),(m:Tag) WHERE n.name < m.name AND EXISTS((n)-[:CO_OCCURS]->(m)) WITH n,m,COUNT(*) AS cooccurrenceCount ORDER BY cooccurrenceCount DESC LIMIT 10000 CALL apoc.create.addLabels([id(n), id(m)], ['ClusterCandidate']) YIELD node RETURN count(*); // 执行社区检测 CALL algo.louvain.stream('ClusterCandidate', 'CO_OCCURS', {}) YIELD nodeId, community RETURN algo.asNode(nodeId).name AS tagName,community; ``` 上述脚本首先标记可能参与分组运算的目标对象；接着调用内置模块完成最终归属判定工作流程[^4]。