Pros y Contras de Neo4j Graph Data Science

La biblioteca de ciencia de datos de grafos de Neo4j es increíble, he desarrollado 2 sistemas de recomendación utilizando su algoritmo de incrustación FastRP que encuentra las incrustaciones de cada nodo y su relación. Es realmente rápido ya que cada nodo está conectado con los demás y, por lo tanto, es capaz de generar incrustaciones basadas en lo que dicen tus datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El soporte de Neo4j Aura tiene limitaciones de RAM y almacenamiento, y además el costo es demasiado alto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Realmente me gustó el soporte para declaraciones de problemas populares de aprendizaje automático, como la detección de comunidades, la búsqueda de similitudes entre nodos vecinos, lo cual realmente ayuda en una recomendación basada en similitudes de usuario, aunque a veces no obtengo la solución exacta de la documentación, su foro comunitario ayuda mucho con una resolución instantánea. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La biblioteca de Python para ciencia de datos de grafos necesita ser mejorada ya que los principiantes podrían confundirse o quedar atrapados en el Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más aprecio de Neo4j Graph Data Science es su capacidad para analizar e interpretar relaciones y patrones complejos en los datos de manera eficiente. GDS proporciona una plataforma integral tanto para el análisis en tiempo real como por lotes. Además, su lenguaje de consulta de gráficos intuitivo, Cypher, y las herramientas de visualización facilitan una exploración y comprensión más profunda de los datos correspondientes. Esto ha mejorado significativamente la eficiencia y profundidad de mis proyectos basados en datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El rendimiento de Neo4j es generalmente robusto. Sin embargo, a veces puede ser más lento al trabajar con conjuntos de datos más grandes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Neo4j GDS ha sido invaluable para nuestro viaje aquí en Basecamp Research. Pudimos aprovechar los algoritmos ofrecidos para construir canalizaciones de búsqueda de clientes útiles. Este proceso habría llevado mucho más tiempo y habría tenido más riesgo incorporado si hubiéramos intentado construir la misma infraestructura manualmente alrededor de nuestros datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una de las desventajas de la oferta GDS de Neo4J es el sistema de actualización que implica intercambiar archivos jar en una carpeta de complementos y reiniciar la instancia. Este proceso puede causar problemas. Además, en algunos casos, los algoritmos que queríamos usar no estaban disponibles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

I have been working with Neo4j Graph Data Sience for many years, and i would recomend everyone interested in GDS and Machine learning to chech this out. Regardless if you are a beginner and want to learn more, you can start your journey here, or if you are an experienced data scientist and want to scale up or take a different approach to your challenges. They have an extencive library to quickly get started, and the scalability is endless. Highly recomended! Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

For advanced users, i have a hard time seeing limitations. However, in some ways this is a shortcut for beginners. It is important to learn the basics while beginning your journey, so you understand what is happening "behind the scenes". Neo4j Graph Academy is one way of doing this. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Neo4j Graph Data Science por su capacidad para aprovechar la estructura inherente de los datos de grafos para análisis avanzados. Proporciona una gama de algoritmos de grafos, integración perfecta con Neo4j, escalabilidad para grandes conjuntos de datos, una extensa biblioteca de algoritmos y se beneficia de la colaboración y las contribuciones de código abierto. En general, estas características lo convierten en una herramienta poderosa para analizar conjuntos de datos complejos e interconectados y descubrir valiosos conocimientos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Un posible inconveniente de Neo4j Graph Data Science es su curva de aprendizaje. Para los usuarios que son nuevos en bases de datos de grafos o análisis de grafos, puede haber una curva de aprendizaje significativa asociada con la comprensión de los conceptos y algoritmos de grafos subyacentes. Este proceso de aprendizaje puede requerir tiempo y esfuerzo adicionales para adquirir competencia en el uso efectivo de la herramienta. Además, dado que el análisis de grafos puede ser un campo especializado, encontrar recursos de aprendizaje completos y fácilmente accesibles específicos para Neo4j Graph Data Science a veces puede representar un desafío. Aunque la herramienta ofrece características poderosas, su curva de aprendizaje inicial puede ser un obstáculo para los usuarios que buscan una adopción rápida y fácil o aquellos sin experiencia previa en análisis de grafos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

GDS se destaca como la mejor opción para realizar modelado y análisis avanzados de forma nativa dentro del entorno de gráficos. Además, cada lanzamiento trae actualizaciones de rendimiento, mejoras de funcionalidad a algoritmos y técnicas existentes, así como adiciones de nuevas técnicas en el conjunto de herramientas. La capacidad de realizar tareas analíticas nativas de gráficos a través de API como la biblioteca python neo4j también facilita el trabajo entre plataformas y entornos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque entiendo que GDS está recibiendo actualizaciones/características añadidas con cada lanzamiento, la optimización/ajuste de hiperparámetros no es sencilla, todavía parece más fácil sacar todo del gráfico a la memoria, optimizar, luego repetir en el gráfico, lo cual no es ideal. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Muy fácil integrar al personal técnico y menos técnico. El soporte al cliente es increíble. En general, realmente impresionado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces hay una falta de transparencia en cuanto a los algoritmos/ecuaciones matemáticas exactas utilizadas 'bajo el capó'. Los precios están en el extremo superior. Con el progreso actual en la IA generativa (por ejemplo, modelos de lenguaje y de difusión), me encantaría ver a neo4j despertar más a esta realidad y asegurar que las integraciones y modelos relevantes sean ofrecidos por GDS pronto, de lo contrario veo un riesgo de que neo4j se quede atrás. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La amplia gama de algoritmos bien diseñados que cubren un amplio conjunto de casos de uso en los diversos segmentos de mercado en los que trabajamos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La flexibilidad del modelo de gráfico es una fortaleza, pero la flexibilidad también significa que encontrar el mejor patrón para un caso de uso puede ser complicado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Neo4J ciencia de datos realiza modelado de datos y análisis de datos en entornos gráficos. Neo4J tiene algoritmos bien diseñados que se pueden utilizar en múltiples casos de uso. La interfaz de usuario es fácil de navegar y trabajar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

nada que vea por ahora. Está bien organizado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.