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最新推荐文章于 2024-08-22 09:45:44 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-22 09:45:44 发布 · 602 阅读 · 3 ·
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本文详细介绍了Neo4j数据库的服务管理、数据导入策略、Java操作指南、索引使用及存储结构分析，对比了其与OrientDB、Titan等数据库的优劣，适合Neo4j初学者和优化专家阅读。

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  • neo4j目前不支持多示例

 

Neo4j在大数据推荐系统中的应用实践
大数据洞察的博客
07-16 755
假设你是一家电商平台的产品经理，想给用户小明推荐商品。协同过滤：看“和小明买过同样商品的人”还买了什么（比如小明买了尿布，推荐啤酒）；内容过滤：看“小明买过的商品”的属性（比如小明买了华为手机，推荐华为手机壳）。稀疏性：如果小明只买过1件商品，很难找到“相似用户”；冷启动：新商品没有任何购买记录，无法推荐；复杂关系挖掘：小明的朋友的朋友买了某件衣服，小明可能也喜欢，但传统方法无法高效计算“多跳关系”（朋友→朋友→商品）。这时候，图数据库。
基于Neo4j的个性化推荐（二）
u010408586的专栏
12-23 956
Neo4j推荐算法实例
基于neo4j的图书推荐系统（包含neo4j的联网配置，服务器配置）
m0_45311187的博客
12-31 2506
neo4j 的配置 neo4j云服务器配置 阿里云腾讯云 图书推荐算法 neo4j图书推荐 neo4j推荐算法 neo4j上云 配置文件配置
基于neo4j知识图谱的菜谱推荐系统
2401_82881413的博客
02-21 2120
构建一个智能菜谱推荐系统是一个复杂但有趣的项目，涉及到前后端开发、数据库设计、推荐算法等多个方面。通过本文的介绍，希望能为有兴趣在此领域深入研究的开发者提供一些启发和帮助。随着技术的不断进步，未来的推荐系统将更加智能和个性化，为用户带来更加丰富和精准的内容推荐。
Python期末大作业——采用Neo4j的基于协同过滤电影推荐系统.zip
08-23
包含项目完整源代码和电影数据集，代码大部分标有注释。 内附答辩PPT和项目文档以及操作说明文本。
01 基于图（neo4j）的推荐
最新发布
weixin_53731307的博客
08-22 1432
与传统的关系型数据库不同，Neo4j 以节点、关系和属性的形式组织数据，使其非常适合用于建模和查询复杂的关系。在图数据库中，推荐系统的核心思想是利用图形的连接关系，通过探索用户与项目（如产品、文章、电影等）之间的关联，找到潜在的推荐项。这样可以对节点的名称字段进行全文搜索，并返回匹配度较高的节点。关系（Relationships）: 连接节点之间的有向边，表示节点之间的连接或关系，如朋友关系、父子关系等。是用户输入的关键词，这样可以搜索所有包含该关键词的节点。开源的图数据库管理系统。1.3 典型应用场景。
基于知识图谱的电影推荐系统——Neo4j&Python
weixin_46351593的博客
06-17 5906
也可直接从这里下载：链接: https://pan.baidu.com/s/1l6wjwcUzy5G_dIlVDbCkpw 提取码: pkq6。修改main.py中的driver，输入自己数据库的用户名与密码。系统会询问是否需要重新加载并创建知识图谱，在第一次时输入1。
Neo4j-2.1.5，已经配置完毕，优质资源下载即可使用，具体使用过程可见主页文章
07-22
这种模型特别适合处理社交网络、推荐系统、知识图谱和复杂网络分析等领域的问题。 2. **Cypher查询语言**：Cypher是Neo4j用于查询和操作数据的声明式语言，类似于SQL但专为图形数据设计。它以简洁、易读的语法帮助...
blog:我用AsciiDoc撰写的有关Neo4j的博客文章
04-29
这些是我Michael Hunger 关于所有事情的简单博客文章 这是的列表。 您可以在上找到这些帖子 最新（2017） 上一个-2016 属性查找性能，以及我们可以采取的措施 Neo4j 2.x和3.x中按标签计数的快速节点 APOC的进出口...
neo4j构建算法_使用neo4j构建餐厅推荐引擎
weixin_26717681的博客
09-04 803
neo4j构建算法Building on top of our previous guide on Neo4j, we are going to make full use of our knowledge and build a restaurant recommender system today. Make sure that you have a working version of Ne...
基于Neo4j图数据库的社交推荐系统研究与实现
分享日常的学习，开展的项目，编写的软件，解决的问题等~
01-26 5374
这是一个课程设计项目，要求研究一下非关系数据库，这里选用的是neo4j图数据库，查阅资料发现neo4j经常被用作社交的推荐系统，故简单设计了一个社交推荐系统并实现。 开发环境和框架 系统：Ubuntu 18.04 LTS IDE：JetBrains Intelij IDEA 语言：Java 1.8 框架：SpringBoot 2.4.1，Thymeleaf，Bootstrap 交互技术：ajax 实现的功能 给用户提供一个与相同爱好者交流联系的平台，系统会通过你的标签，对哪些更加有兴趣，经过好友推荐.
Neo4j系列图书
11-05
Neo4j学习图书，针对想学习Neo4j或已具备基本专业素质的人学习图数据库，菜鸟入门必备图书。
基于neo4j社交兴趣推荐系统源码.zip
05-24
基于neo4j社交兴趣推荐系统源码.zip
DTCC2018演讲-俞方桦-neo4j-基于机器学习和图数据库实现实时推荐.ppt
04-24
DTCC2018演讲-俞方桦-neo4j-基于机器学习和图数据库实现实时推荐-20180504
neo4j-flask:分布式的Yelp朋友和业务推荐系统，在前端集成了图数据库集群Neo4j和Google Map
05-28
查询 创建朋友推荐查询 MATCH (f:User) -[:FRIEND*2]- (u:User{user_id:'FOBRPlBHa3WPHFB5qYDlVg'}) RETURN f, COUNT(*) AS occ ORDER BY occ DESC` 将评论计数属性添加到“业务”节点 MATCH (b:Business) CALL { WITH b MATCH (b) <-[r:REVIEW]- (:User) RETURN COUNT(r) as review_count } SET b.review_count = review_count 创建类别索引 CREATE INDEX FOR (c:Category) ON (c.category_name) 按类别和城市查询业务，返回按其review_count排序的业务节点 MATCH (b:Business
#874358#基于django/neo4j的电视剧浏览数据推荐系统
qalangtao的博客-qalangtao.com
12-08 1636
本系统是基于neo4j的电视剧推荐系统，使用的是一份电视剧数据集，数据比较优质，包括电视剧名称，图片，播放地址，年份，分类等等几个字段，需要把数据初始化进neo4j建立对应的节点关系来推荐，初始化mysql给网站使用，然后django编写网站，用户首先可以看到电视剧的展示首页，可以浏览电视剧详情，并且可以在详情页面点击跳转第三方网站播放，然后可以根据浏览记录，去neo4j中查询有关联的电视剧，多种组合查询，进行推荐
Neo4j 做推荐 （8）—— 协同过滤（利用电影评级）
聊聊技术和工具，偶尔说说管理
10-29 1369
协同过滤： 使用网络中其他用户的首选项，评级和操作来查找要推荐的项目。 （买这个东西的用户，还买了那个东西）   用户Misty Williams的所有评分 // Show all ratings by Misty Williams MATCH (u:User {name: "Misty Williams"}) MATCH (u)-[r:RATED]-&gt;(m:Movie) RET...
在Neo4j中实现推荐算法
qalangtao的博客-qalangtao.com
12-31 1502
推荐系统是当今信息过载时代的关键技术，它帮助用户在海量数据中发现对他们可能有用或感兴趣的内容。在社交网络、电子商务和内容平台等多个领域，推荐算法的应用已经变得非常广泛。图数据库如Neo4j因其天然对关系数据的支持，特别适合构建复杂的推荐系统。本文将探讨如何在Neo4j中实现推荐算法。
Neo4j 做推荐 （1）—— 基础数据
聊聊技术和工具，偶尔说说管理
10-12 2785
Neo4j 提供了sandbox，开始可以使用3天，到期后可以续7天。只需要注册一个账号即可。 登录后，点击Sandbox，可以创建电影推荐相关的，当然也可以自己选择其他的。 创建好后会收到邮件，也可以网页上查看详细：  点击链接进去，可以看到所有的数据都创建好了。有节点、关系、属性等。 数据来源于这里，有兴趣可以自己写接口生成图： Open Movie Database...
构建Neo4j推荐引擎：GraphAware Reco4PHP框架解析
这种推荐引擎框架可以用于多种场景，比如推荐用户可能感兴趣的商品、文章或者是建立人际关系网络中的连接推荐等。下面详细说明该框架所涉及的知识点。 首先，了解Neo4j图数据库是构建推荐引擎的基础。图数据库的...
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