La bibliothèque de science des données graphiques de Neo4j est impressionnante, j'ai développé deux systèmes de recommandation en utilisant leur algorithme d'intégration FastRP qui trouve les intégrations de chaque nœud et de sa relation. C'est vraiment rapide car chaque nœud est connecté avec les autres et donc capable de générer des intégrations basées sur ce que vos données expriment. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Neo4j Aura a des limitations de RAM et de stockage et le coût est également trop élevé. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

j'ai vraiment aimé le soutien pour des énoncés de problèmes d'apprentissage automatique populaires tels que la détection de communauté, la recherche de similarité entre les nœuds voisins, ce qui aide vraiment dans une recommandation basée sur la similarité des utilisateurs, même si parfois je n'obtiens pas la solution exacte de la documentation, son forum communautaire aide beaucoup avec une résolution instantanée. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La bibliothèque Python de science des données graphiques doit être améliorée car les débutants pourraient être confus ou piégés dans le Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'apprécie le plus dans Neo4j Graph Data Science, c'est sa capacité à analyser et interpréter efficacement des relations et des motifs complexes dans les données. GDS offre une plateforme complète pour l'analyse en temps réel et par lots. De plus, son langage de requête graphique intuitif, Cypher, et ses outils de visualisation facilitent une exploration et une compréhension plus approfondies des données correspondantes. Cela a considérablement amélioré l'efficacité et la profondeur de mes projets axés sur les données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La performance de Neo4j est généralement robuste. Cependant, elle peut parfois être plus lente lorsqu'il s'agit de travailler avec des ensembles de données plus volumineux. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Neo4j GDS a été inestimable pour notre parcours ici chez Basecamp Research. Nous avons pu exploiter les algorithmes proposés pour construire des pipelines de recherche client utiles. Ce processus aurait pris beaucoup plus de temps et aurait comporté plus de risques si nous avions tenté de construire la même infrastructure manuellement autour de nos données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'un des inconvénients de l'offre GDS de Neo4J est le système de mise à niveau qui implique le remplacement de fichiers jar dans un dossier de plugins et le redémarrage de l'instance. Ce processus peut causer des problèmes. De plus, dans certains cas, les algorithmes que nous voulions utiliser n'étaient pas disponibles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je travaille avec Neo4j Graph Data Science depuis de nombreuses années, et je recommanderais à tous ceux qui s'intéressent à GDS et à l'apprentissage automatique de jeter un œil à cela. Que vous soyez débutant et souhaitiez en savoir plus, vous pouvez commencer votre parcours ici, ou que vous soyez un data scientist expérimenté et souhaitiez passer à l'échelle supérieure ou adopter une approche différente de vos défis. Ils ont une bibliothèque étendue pour commencer rapidement, et l'évolutivité est infinie. Hautement recommandé ! Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pour les utilisateurs avancés, j'ai du mal à voir les limitations. Cependant, d'une certaine manière, c'est un raccourci pour les débutants. Il est important d'apprendre les bases en commençant votre parcours, afin de comprendre ce qui se passe "en coulisses". Neo4j Graph Academy est un moyen de le faire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Neo4j Graph Data Science pour sa capacité à exploiter la structure inhérente des données de graphe pour des analyses avancées. Il offre une gamme d'algorithmes de graphe, une intégration transparente avec Neo4j, une évolutivité pour les grands ensembles de données, une bibliothèque d'algorithmes étendue, et bénéficie de la collaboration et des contributions open-source. Dans l'ensemble, ces caractéristiques en font un outil puissant pour analyser des ensembles de données complexes et interconnectés et découvrir des informations précieuses. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Un inconvénient potentiel de Neo4j Graph Data Science est sa courbe d'apprentissage. Pour les utilisateurs qui sont nouveaux dans les bases de données graphiques ou l'analyse de graphes, il peut y avoir une courbe d'apprentissage significative associée à la compréhension des concepts et algorithmes de graphes sous-jacents. Ce processus d'apprentissage peut nécessiter du temps et des efforts supplémentaires pour acquérir une maîtrise de l'utilisation efficace de l'outil. De plus, comme l'analyse de graphes peut être un domaine spécialisé, trouver des ressources d'apprentissage complètes et facilement accessibles spécifiques à Neo4j Graph Data Science peut parfois poser un défi. Bien que l'outil offre des fonctionnalités puissantes, sa courbe d'apprentissage initiale peut être un frein pour les utilisateurs recherchant une adoption rapide et facile ou ceux sans expérience préalable en analyse de graphes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

GDS se distingue comme le meilleur choix pour effectuer la modélisation et l'analyse avancée de manière native dans l'environnement graphique. De plus, chaque version apporte des mises à jour de performance, des améliorations de fonctionnalité aux algorithmes et techniques existants, ainsi que des ajouts de nouvelles techniques dans la boîte à outils. La capacité à effectuer des tâches analytiques natives au graphe via des API comme la bibliothèque python neo4j facilite également le travail multiplateforme/multienvironnement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Bien que je comprenne que GDS reçoive des mises à jour/des fonctionnalités ajoutées à chaque version, l'optimisation/le réglage des hyperparamètres n'est pas simple, il semble toujours plus facile de tout extraire du graphe dans la mémoire, d'optimiser, puis de répéter dans le graphe, ce qui n'est pas idéal. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Très facile d'intégrer le personnel technique et moins technique. Le support client est incroyable. Globalement, vraiment impressionné. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, il y a un manque de transparence quant aux algorithmes/équations mathématiques exacts utilisés en coulisses. Les prix sont dans la fourchette supérieure. Avec les progrès actuels de l'IA générative (par exemple, les modèles de langage et de diffusion), j'aimerais voir neo4j se réveiller davantage à cette réalité et s'assurer que des intégrations et modèles pertinents sont proposés par GDS bientôt, sinon je vois un risque que neo4j prenne du retard. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La large gamme d'algorithmes bien conçus qui couvrent un large éventail de cas d'utilisation à travers la vaste gamme de segments de marché dans lesquels nous travaillons. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La flexibilité du modèle de graphe est une force, mais la flexibilité signifie également que trouver le meilleur schéma pour un cas d'utilisation peut être délicat. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Neo4J science des données effectue la modélisation des données et l'analyse des données sur des environnements graphiques. Neo4J dispose d'algorithmes bien conçus qui peuvent être utilisés dans de multiples cas d'utilisation. L'interface utilisateur est facile à naviguer et à travailler. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

rien que je vois pour l'instant. C'est bien organisé Avis collecté par et hébergé sur G2.com.