Neo4j ile Sosyal Ağlarda Davranış Analizi:
Neden Grafik?
- **Doğal Temsil**: İnsan ilişkileri, arkadaşlıklar, takipler ve beğeniler graf içinde düğüm ve kenar olarak doğal olarak yer alır.
- **Dinamik Sorgular**: Derinlemesine yol bulma, küme tespiti ve topluluk analizi hızlıca yapılabilir.
- **Skalabilite**: Büyük sosyal ağlar için yatay ölçeklenebilir mimarisi sayesinde milyonlarca düğüm rahatlıkla yönetilir.
Gerçek Hayattan Örnek: Kullanıcı Davranış Kümeleri
Aşağıdaki örnek, iki farklı kullanıcı profilini incelerken Neo4j’de nasıl veri modeli oluşturacağınızı ve kompleks sorguları nasıl çalıştıracağınızı gösterir.
Kod:
CREATE (u1:User {id: "u123", name: "Ayşe", age: 24}),
(u2:User {id: "u456", name: "Mehmet", age: 35}),
(u1)-[:FRIEND]->(u2),
(u1)-[:LIKES]->(:Tag {name: "Klasik Müzik"}),
(u2)-[:LIKES]->(:Tag {name: "Action Film"})
RETURN u1, u2Kümeler Arası Mesafe Hesaplama
Bir kullanıcının iki farklı ilgi alanı kümesi arasındaki mesafeyi ölçmek, öneri mühendisliği için kritik bir adımdır.
Kod:
MATCH (u:User)-[:LIKES]->(t:Tag)
WITH u, COLLECT(t.name) as tags
UNWIND tags as t1
UNWIND tags as t2
WITH t1, t2, COUNT(*) as overlap
WHERE t1 <> t2
RETURN t1, t2, overlap
ORDER BY overlap DESC
LIMIT 5Performans İpuçları
1. **İndeks Oluşturma**: `CREATE CONSTRAINT ON (u:User) ASSERT u.id IS UNIQUE;`
2. **Batch Import**: `neo4j-admin import` ile büyük veri setlerini tek seferde yükleyin.
3. **Path Expansion Sorguları**: `shortestPath` fonksiyonu, kısa mesafeleri şu an için maliyetli işlemlerdir; gerektiğinde `algo.shortestPath` plugin’i tercih edin.
Sonuç: Etkileşimli Veri Analizi
Neo4j ile sosyal ağ verinizi görselleştirdiğinizde, kullanıcıların çıkarımlarını doğrudan görsel olarak izleyebilirsiniz. Arkadaşlık çaprazları, etkileşim kalıpları ve ilgi alanlarının kesişimleri, veri odaklı kararlar almanıza yardımcı olur.
