Suchen

Framework in Version 1.4 verfügbar Neo4j stellt Graph Machine Learning für Unternehmen vor

Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Mit Neo4j for Graph Data Science 1.4 sind nun Graph Embeddings möglich. Zudem können Unternehmen graphbasierte Machine-Learning-Verfahren in Kombination mit Deep Learning und Graph Convolutional Neural Networks einsetzen.

Firmen zum Thema

Neo4j for Graph Data Science 1.4 ist ab sofort verfügbar.
Neo4j for Graph Data Science 1.4 ist ab sofort verfügbar.
(Bild: Neo4j)

Bei Graph Embedding handelt es sich um einen Ansatz, um komplexe Graphstrukturen zu abstrahieren und sie in ihrer Dimensionalität zu reduzieren. Das umgebende Netzwerk wird dabei für jedes einzelne Datenelement innerhalb eines Graphen berechnet, um Vorhersagen auf Basis von Machine-Learning-Verfahren zu optimieren. Da die Graph-Embedding-Algorithmen die Struktur eines Graphen erfassen, müssen Anwender zur Berechnung spezifischer Merkmale nicht mehr auf vorgegebene Formeln oder Templates zurückgreifen.

Mit Neo4j for Graph Data Science in Version 1.4 steht diese bislang wenig verbreitete Technik nun allen Unternehmen zur Verfügung. Sie wird in erster Linie für prädiktive Analysen und Vorhersagen genutzt. Mögliche Anwendungsfälle sind etwa Betrugsaufdeckung, 360-Grad-Sichten von Kunden oder Patienten sowie das Schließen von Lücken in Knowledge-Graphen.

Weitere Neuerungen

Die neue Version enthält zudem drei neue Graph-Embedding-Optionen, die für akkuratere Darstellen sorgen sollen. Konkret handelt es sich dabei um die Algorithmen node2Vec, FastRP und GraphSAGE. Zusätzlich sind auch allgemeine Machine-Learning-Algorithmen wie beispielsweise k-NN („k-nearest neighbors algorithm“) an Bord.

„Wir sind sehr stolz darauf, mit Neo4j for Graph Data Science eine Enterprise-Lösung präsentieren zu können, die modernste Graph-Analytics mit hoher Benutzerfreundlichkeit verbindet und sich daher für den breiten Einsatz in Unternehmen eignet. Damit ist nun jeder in der Lage, Graph-Machine-Learning-Verfahren in vollem Umfang für seine Anwendungen zu nutzen. Was Predictive Analytics angeht, ist das ein echter Meilenstein“, erklärt Alicia Frame, Lead Product Manager und Data Scientist von Neo4j.

Die aktuelle Version 1.4 von Neo4j for Graph Data Science steht ab sofort zum Download bereit.

(ID:46943056)