Webinaire : Augmenter la valeur des données connectées avec la Graph Data Science Library de Neo4j

La Graph Data Science Library est une bibliothèque d’algorithmes orientés graphes intégrée à Neo4j. Elle comprend les algorithmes de centralité (ou d’importance), de détection de communautés, de recherche de chemins, de calcul de similarité et de prédiction de liens.

Dans ce webinaire, Nicolas Rouyer, Senior Field Engineer chez Neo4j, abordera :

• Le fonctionnement de la Graph Data Science Library
• Les différentes catégories d’algorithmes et leurs cas d’usage à travers des exemples concrets
• Les nouveautés de la Graph Data Science Library notamment les « incrustations de graphe » (graph embeddings) sous forme de vecteurs (Node2Vec), et leur effet vertueux sur le phénomène « garbage in, garbage out ».

La Graph Data Science Library intègre des algorithmes à la pointe de la recherche et simplifie leur utilisation en tirant partie de la base de données de graphes Neo4j.