Neo4j中的图算法：图分析的力量

内容导读

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内容图文

兼容数据库DevOps和DevSecOps的作用DevOps正在成为应用程序开发中的新常态，DevSecOps现在正在进入这一领域。通过平衡更快发布代码的愿望和对相同代码的安全需求，它解决了对数据隐私的日益增长的需求。但是数据库呢？如何将数据库包括在DevOps和DevSecOps中？应考虑采取哪些额外措施来实现真正兼容的数据库DevOps？这份白皮书提供了一个有价值的见解。去拿白纸

根据高德纳“对于追求数据驱动的操作和决策的组织来说，图形分析可能是最有效的竞争区别器。”

为什么Gartner这么说？因为图表是当今复杂和不断变化的数据的最佳结构，如果你能够从规模上分析它们，发现关键的模式和趋势，你就会发现很多其他人会错过的机会。

在这个关于图算法的系列中，我们解释了如何使用Neo4j图分析使组织能够更快地做出新发现和开发智能解决方案。

上周我们揭开了这个系列的序幕通过解释为什么我们对图形算法如此热情，以及为什么你也应该如此。本周，我们将深入研究网络科学及其许多应用，以及图形算法如何解锁复杂网络中的信息。

在接下来的几个星期里，我们将讨论图表分析的兴起，并越来越深入地研究图形算法的实际应用，使用的例子来自Neo4j，世界领先图形数据库.

网络科学与图形模型的兴起

网络是一种表示，是理解复杂系统和当今数据中固有的复杂联系的工具。例如，您可以通过考虑人与人之间的交互来表示一个社会系统是如何工作的。

通过分析这种表示的结构，我们回答问题并对系统的工作方式或个人在其中的行为做出预测。从这个意义上说，网络科学是一套适用于几乎任何领域的技术工具，图形是用来进行分析的数学模型。

网络也是理解微观相互作用和动力学如何导致全球或宏观规律的桥梁，也是将小规模星系团与更大尺度元素和形状投影联系起来的桥梁。

网络在微观和宏观之间架起了桥梁，因为它们准确地代表了事物之间的相互作用。这是一个普遍的假设，即一个系统的平均值是足够的，因为结果会被平衡。然而，事实并非如此。

例如，在社会环境中，有些人与其他人有很大的互动，而有些人只与少数人互动。对数据的平均方法完全忽略了真实世界网络中的不均匀分布和局部性。

运输网络说明了关系和分组的分布不均。资料来源：马丁·格兰杰

网络科学中一项极其重要的工作是弄清楚网络的结构是如何塑造整个系统的动力学的。在过去的15年中，我们了解到，对于许多复杂的系统来说，网络对于塑造网络中的个体以及整个系统的发展都是非常重要的。

图论分析是以图论的具体数学为基础，通过网络和复杂系统之间的联系来考察网络和复杂系统的整体本质。通过这种方法，我们了解了连接系统的结构，并对它们的过程进行了建模，以揭示难以找到的重要信息：

• 传播途径，如疾病或网络故障的传播途径
• 资源的流动能力和动态，如信息、电力或
• 系统的整体鲁棒性

了解网络及其内部的联系为突破提供了巨大的潜力，方法是打开结构，揭示用于科学和商业创新的模式，以及防范脆弱性，特别是那些在迷宫中无法预见的漏洞。

图算法的威力

研究人员已经在各种各样的网络中找到了共同的基本原理和结构，并研究了如何在不同的网络领域中应用现有的标准数学工具(即图论)。

但这提出了一个问题：不熟悉网络科学的数学家如何恰当地应用图形分析？每个人如何从跨域和用例的连接数据中学习？

这就是图形算法发挥作用的地方。简单地说，图算法是基于图论的数学配方，它分析连通数据中的关系。

即使是一个单一的图算法，在多个用例中也有许多应用程序。例如，谷歌创始人拉里·佩奇(LarryPage)发明的PageRank图形算法，除了组织网络搜索结果之外，还非常有用。

它还被用来研究物种在食物网中的作用，研究大脑中的端粒，以及模拟特定网络成分在几乎每一个行业中的影响。

例如，在对大脑的研究中，科学家发现端粒的PageRank越低，它就越短-短端粒和细胞衰老之间有很强的相关性。

结语

图算法在图形分析中起着强大的作用，本系列文章的目的就是展示这个角色。在我们的下一篇文章中，我们将回顾一下图表分析作为一个整体的兴起及其在探索连接数据方面的许多应用。

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Neo4j中的图算法：图分析的力量全部内容，希望文章能够帮你解决Neo4j中的图算法：图分析的力量所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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