典型应用领域 社交网络与社区分析：存储用户、关注/好友等关系，支持好友推荐、共同好友、社群发现等图遍历与模式匹配查询。 推荐系统：以用户—商品—行为构建图，实现个性化推荐、相似用户/物品召回、跨域推
Neo4j是一款高性能的图数据库，它使用图形模型来存储、映射、分析和遍历数据。由于其强大的查询能力和灵活的数据模型，Neo4j在许多应用场景中都非常有用。以下是一些常见的Neo4j图算法应用场景：
Neo4j 自动化运维落地方案 一 监控与告警自动化 启用内置指标端点并接入 Prometheus：在 neo4j.conf 中开启 server.metrics.prometheus.enabl
Neo4j 图形化界面操作指南 一 环境准备与进入界面 使用Neo4j Desktop（推荐）：安装后创建项目，点击Add → Local instances → Create a Local Da
Neo4j 备份与恢复实操指南 一 备份恢复总览 支持两类方式： 离线导出/导入（neo4j-admin dump/load）：数据库需停止，生成或读取单一的 .dump 归档，便于迁移与长期保存
在Neo4j中，节点（Nodes）和关系（Relationships）是数据存储的核心组件。以下是关于如何管理和操作这些组件的详细指南： 节点（Nodes） 创建节点： 使用Cypher查询语言
Neo4j在社交网络分析中的使用 一 适用场景与优势 原生图存储与遍历：以节点-关系-属性建模，采用邻接表存储，遍历复杂度可降至O(1)，对多跳关系查询（好友的好友、共同关注、路径分析）尤为高效。对
Neo4j 的扩展路径总览 垂直扩展：提升单机资源（CPU、内存、存储 I/O），适用于增大图规模与提高吞吐的初期阶段。 功能扩展：通过官方扩展库与自定义过程/插件增强图算法与运维能力。 分布式扩展
Neo4j图算法的落地路径 明确业务目标与可量化指标：如反欺诈的团伙检出率、推荐系统的点击率/转化率、运维的故障定位时长等。 建模为图：用节点（如Account、Device、IP、Product、
Neo4j 图形化界面使用指南 一 快速开始与界面认知 使用 Neo4j Desktop 创建项目与本地数据库实例，启动后在实例详情页点击 Open/Connect 打开 Neo4j Browser