neo4j algo

neo4j algo是一个用于图数据分析的图算法库。它提供了一系列的高效算法，可用于在Neo4j图数据库中执行各种图分析任务。

neo4j algo库中包含了许多经典的图算法，如最短路径、最小生成树、广度优先搜索等。这些算法可以应用于各种领域，例如社交网络分析、推荐系统、交通路线规划等。通过使用neo4j algo库，我们可以在图数据库中高效地实现这些算法，而无需将数据导出到其他地方进行分析。

使用neo4j algo库的过程通常是先定义一个算法的配置，然后通过调用相应的算法函数来执行该算法。算法的配置包括输入图的标签、关系类型以及要处理的节点和关系属性。算法的函数将会返回一个结果，例如最短路径算法将返回从一个节点到另一个节点的最短路径。

neo4j algo库还支持使用自定义的评估函数和加权算法。这使得我们可以根据特定的业务需求来自定义算法的行为。例如，我们可以通过自定义评估函数来调整最短路径算法中路径的计算逻辑。

总之，neo4j algo是一个功能强大的图算法库，它为我们提供了在Neo4j图数据库中进行各种图分析任务的便利。无论是在社交网络、地理空间数据还是其他领域，使用neo4j algo库都可以帮助我们快速高效地进行图分析。

相关问题

neo4j种apoc

### 如何在 Neo4j 中使用 APOC 插件

#### 安装与配置

为了能够在 Neo4j 数据库中利用 APOC (Awesome Procedures on Cypher)，需先完成其安装过程。访问 Neo4j 的官方站点获取适用于当前 Neo4j 版本的 APOC JAR 文件，并将其放置于 Neo4j 安装路径下的 `plugins` 文件夹内[^1]。

编辑位于 Neo4j 主目录中的配置文件 `neo4j.conf`，通过添加如下两行来激活 APOC 功能：

dbms.security.procedures.unrestricted=apoc.*
dbms.security.procedures.whitelist=apoc.*

如果存在其他第三方插件，则应在上述设置基础上追加相应条目，比如对于算法包(algo.*)的支持可以这样写：`dbms.security.procedures.unrestricted=apoc.*,algo.*`[^2]。

执行命令 `sudo cp apoc-5.20.0-core.jar /var/lib/neo4j/plugins/` 可用于将指定版本号的核心版 APOC 库复制到默认位置 `/var/lib/neo4j/plugins/` 下面[^3]。

重启服务以应用新的设定变更，确保一切正常运作后继续后续操作。

#### 使用示例

一旦完成了以上准备工作，在Cypher查询语句里就可以调用APOC提供的各种实用函数了。下面给出几个简单的例子展示如何运用这些功能增强图数据库的操作能力。

##### 创建节点和关系

假设要创建两个标签分别为 "Person" 和 "Movie" 的顶点以及它们之间的关联边："ACTED_IN":

CALL apoc.create.node(['Person'], {name:'Tom Hanks'}) YIELD node AS person;
CALL apoc.create.node(['Movie'], {title:'Forrest Gump'}) YIELD node AS movie;
MATCH (p:Person{name:'Tom Hanks'}), (m:Movie{title:'Forrest Gump'})
CALL apoc.create.relationship(p, 'ACTED_IN', {}, m) YIELD rel RETURN type(rel);

这段脚本首先建立了两名演员及其参演作品的信息实体；接着匹配这两个对象并将二者间的关系定义为表演行为。

##### 导入CSV数据源

当面对大量结构化表格形式的数据集时，可以通过加载外部 CSV 文件快速填充至图形模型之中:

// 假设有一个名为 actors.csv 的本地文件存储着电影明星资料表头包括 id,name,birth_year 等字段.
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///actors.csv' AS row FIELDTERMINATOR ','
MERGE (a:Actor{id:row.id})
ON CREATE SET a.name=row.name,
              a.birthYear=toInteger(row.birth_year),
              ...

这里展示了怎样读取磁盘上的逗号分隔值文档(`actors.csv`)并映射成新构建出来的 Actor 类型实例集合。

##### 执行复杂模式查找

除了基本增删改查之外，APOC 还提供了强大的子图遍历工具帮助我们更高效地探索网络拓扑特性。例如寻找最短路径问题可借助以下方法实现：

MATCH p=(sourceNode)-[:KNOWS*]->(targetNode)
WHERE sourceNode.name='Alice' AND targetNode.name='Bob'
RETURN nodes(p), relationships(p), length(p);

// 或者采用更为简洁的方式：
CALL apoc.algo.dijkstra('Alice','Bob','KNOWS') yield path as shortestPath
return shortestPath;

此部分介绍了两种不同的途径去计算给定起点 Alice 到终点 Bob 经过 KNOWS 关系链路所形成的最小距离路线方案。

louvain neo4j

louvain算法是一种基于图的聚类算法，用于将图中的节点划分为多个社区。该算法的步骤包括将每个节点视为一个社区，然后逐个节点将其分配到邻居所在的社区，选择分配后模块度变化最大的点并加入到对应社区。重复此过程直至每个节点的社区归属不再变化。然后，压缩每个社区形成一个新的节点，并计算新节点之间的边权重之和。重复这些步骤直至图中的模块度不再变化。

在Neo4j中，可以使用`CALL algo.louvain`语句调用louvain算法。该语句需要指定标签和关系以及其他参数，如权重属性、默认值、写入属性等。调用该算法后，可以返回节点数、社区数量、迭代次数、加载时间、计算时间和写入时间等信息。

在给定的引用中，第一个引用代码展示了如何使用`CALL algo.louvain.stream`语句来调用louvain算法，并返回节点ID、社区标识等信息。第二个引用介绍了louvain算法的具体步骤，包括节点分配、模块度计算和社区压缩。第三个引用展示了一个使用louvain算法的实例，其中创建了一些用户节点，并使用`FRIEND`关系连接它们。