neo4j内置相似度算法

Neo4j内置了几个相似度算法，包括：

1. Jaccard相似度算法（Jaccard Similarity）：用于计算两个节点或节点集合之间的相似度，基于它们共同拥有的邻居节点的数量。
2. 余弦相似度算法（Cosine Similarity）：用于计算两个节点或节点集合之间的相似度，基于它们在属性上的相似程度。
3. 欧几里德相似度算法（Euclidean Similarity）：用于计算两个节点或节点集合之间的相似度，基于它们在属性上的距离。
4. 皮尔逊相关系数算法（Pearson Correlation Coefficient）：用于计算两个节点或节点集合之间的相似度，基于它们在属性上的线性相关性。

这些相似度算法可以帮助我们在图数据库中进行节点或节点集合的相似性分析，从而支持各种应用领域，例如推荐系统、社交网络分析等。可以通过Neo4j的Cypher查询语言来调用这些内置算法，根据具体的需求选择适当的算法进行计算和分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [neo4j 查询同一节点的两个上级_如何用Neo4j和ScikitLearn做机器学习任务？| 附超详细分步教程...](https://blog.csdn.net/weixin_39785524/article/details/111046442)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [SparkGraphX和Neo4j对比](https://blog.csdn.net/sinat_35045195/article/details/96481886)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]