Recensioni e Dettagli del Prodotto Neo4j Graph Data Science

La libreria di scienza dei dati di Neo4j è fantastica, ho sviluppato 2 sistemi di raccomandazione utilizzando il loro algoritmo di embedding FastRP che trova gli embedding di ciascun nodo e delle sue relazioni. È davvero veloce poiché ogni nodo è connesso con gli altri e quindi è in grado di generare embedding basati su ciò che i tuoi dati esprimono. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il supporto di Neo4j Aura ha limitazioni di RAM e archiviazione e anche il costo è troppo alto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi è piaciuto molto il supporto per problemi comuni di machine learning come il rilevamento della comunità, la ricerca di somiglianze tra nodi vicini, che aiuta davvero in una raccomandazione basata sulla somiglianza degli utenti, anche se a volte non ottengo la soluzione esatta dalla documentazione, il forum della comunità aiuta molto con una risoluzione immediata. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La libreria Python per la scienza dei dati sui grafi deve essere migliorata poiché i principianti potrebbero confondersi o rimanere intrappolati nel Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ciò che apprezzo di più di Neo4j Graph Data Science è la sua capacità di analizzare e interpretare relazioni e schemi complessi nei dati in modo efficiente. GDS fornisce una piattaforma completa sia per l'analisi in tempo reale che per quella batch. Inoltre, il suo linguaggio di query grafico intuitivo, Cypher, e gli strumenti di visualizzazione facilitano un'esplorazione e una comprensione più approfondite dei dati corrispondenti. Questo ha migliorato significativamente l'efficienza e la profondità dei miei progetti basati sui dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Le prestazioni di Neo4j sono generalmente robuste. Tuttavia, può a volte essere più lento quando si lavora con set di dati più grandi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Neo4j GDS è stato inestimabile per il nostro percorso qui a Basecamp Research. Abbiamo potuto sfruttare gli algoritmi offerti per costruire pipeline di ricerca clienti utili. Questo processo avrebbe richiesto molto più tempo e avrebbe comportato più rischi se avessimo tentato di costruire la stessa infrastruttura manualmente attorno ai nostri dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Uno degli svantaggi dell'offerta GDS di Neo4J è il sistema di aggiornamento che comporta la sostituzione dei file jar in una cartella di plugin e il riavvio dell'istanza. Questo processo può causare problemi. Inoltre, in alcuni casi, gli algoritmi che volevamo utilizzare non erano disponibili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ho lavorato con Neo4j Graph Data Science per molti anni e consiglierei a chiunque sia interessato a GDS e al Machine Learning di dare un'occhiata. Indipendentemente dal fatto che tu sia un principiante e voglia saperne di più, puoi iniziare il tuo percorso qui, oppure se sei un data scientist esperto e vuoi scalare o adottare un approccio diverso alle tue sfide. Hanno una libreria estesa per iniziare rapidamente, e la scalabilità è infinita. Altamente raccomandato! Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Per utenti avanzati, faccio fatica a vedere le limitazioni. Tuttavia, in alcuni modi questo è un scorciatoia per i principianti. È importante imparare le basi mentre inizi il tuo percorso, così capisci cosa sta succedendo "dietro le quinte". Neo4j Graph Academy è un modo per farlo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Neo4j Graph Data Science per la sua capacità di sfruttare la struttura intrinseca dei dati grafici per analisi avanzate. Fornisce una gamma di algoritmi grafici, integrazione senza soluzione di continuità con Neo4j, scalabilità per grandi set di dati, una vasta libreria di algoritmi e beneficia della collaborazione e dei contributi open-source. Nel complesso, queste caratteristiche lo rendono uno strumento potente per analizzare set di dati complessi e interconnessi e scoprire preziose intuizioni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Uno svantaggio potenziale di Neo4j Graph Data Science è la sua curva di apprendimento. Per gli utenti che sono nuovi ai database a grafo o all'analisi dei grafi, può esserci una curva di apprendimento significativa associata alla comprensione dei concetti e degli algoritmi sottostanti ai grafi. Questo processo di apprendimento può richiedere tempo ed impegno extra per acquisire competenza nell'utilizzo efficace dello strumento. Inoltre, poiché l'analisi dei grafi può essere un campo specializzato, trovare risorse di apprendimento complete e facilmente accessibili specifiche per Neo4j Graph Data Science potrebbe a volte rappresentare una sfida. Sebbene lo strumento offra funzionalità potenti, la sua curva di apprendimento iniziale può essere un deterrente per gli utenti che cercano un'adozione rapida e semplice o per coloro che non hanno esperienza precedente nell'analisi dei grafi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

GDS si distingue come la scelta migliore per eseguire la modellazione e l'analisi avanzata nativamente all'interno dell'ambiente grafico. Inoltre, ogni rilascio porta aggiornamenti delle prestazioni, miglioramenti delle funzionalità agli algoritmi e alle tecniche esistenti, oltre all'aggiunta di nuove tecniche nel toolkit. La capacità di eseguire compiti analitici nativi del grafo tramite API come la libreria python neo4j facilita anche il lavoro cross-platform/cross-environment. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mentre capisco che GDS sta ricevendo aggiornamenti/nuove funzionalità ad ogni rilascio, ottimizzare/regolare gli iperparametri non è semplice, sembra comunque più facile estrarre tutto dal grafo nella memoria, ottimizzare, poi ripetere nel grafo, il che non è ideale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Molto facile integrare il personale tecnico e meno tecnico. Il supporto clienti è incredibile. Nel complesso, sono davvero impressionato. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte c'è una mancanza di trasparenza riguardo agli algoritmi/equazioni matematiche esatte utilizzate "sotto il cofano". I prezzi sono nella fascia alta. Con l'attuale progresso nell'AI generativa (ad esempio, modelli di linguaggio e di diffusione), mi piacerebbe vedere neo4j svegliarsi di più a questa realtà e garantire che integrazioni e modelli pertinenti vengano offerti da GDS presto, altrimenti vedo un rischio che neo4j rimanga indietro. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La vasta gamma di algoritmi ben progettati che coprono un ampio insieme di casi d'uso nei vari segmenti di mercato in cui operiamo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La flessibilità del modello a grafo è un punto di forza, ma la flessibilità significa anche che trovare il miglior schema per un caso d'uso può essere complicato. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La scienza dei dati di Neo4J esegue la modellazione dei dati e l'analisi dei dati su ambienti grafici. Neo4J ha algoritmi ben progettati che possono essere utilizzati in molteplici casi d'uso. L'interfaccia utente è facile da navigare e utilizzare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

niente che vedo al momento. È ben organizzato Recensione raccolta e ospitata su G2.com.