Neo4j Community Edition에서의 그래프 알고리즘: APOC를 활용한 실전 예제

Neo4j Community Edition은 오픈 소스 버전으로, 기본적인 그래프 데이터베이스 기능을 제공하지만, **Graph Data Science Library(GDS)**의 고급 알고리즘은 지원하지 않습니다. GDS 라이브러리의 고급 알고리즘을 사용하려면 Neo4j Enterprise Edition 또는 Neo4j AuraDS(클라우드 버전)가 필요합니다.

그러나 Neo4j Community Edition에서도 Cypher 쿼리를 활용하여 일부 기본적인 그래프 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 아래에서는 Community Edition에서 사용 가능한 알고리즘과 그 한계를 설명드리겠습니다.

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1. Neo4j Community Edition에서 지원하는 알고리즘

Neo4j Community Edition은 GDS 라이브러리의 고급 알고리즘을 지원하지 않지만, Cypher를 사용하여 다음과 같은 기본 알고리즘을 구현할 수 있습니다.

1) 기본적인 경로 탐색

• 최단 경로 찾기: shortestPath 함수를 사용하여 두 노드 간의 최단 경로를 찾을 수 있습니다.Copy
  • apoc.algo.dijkstra: APOC 라이브러리를 사용하여 Dijkstra 알고리즘을 실행합니다.
• MATCH (start:Node {id: 'A'}), (end:Node {id: 'B'}) CALL apoc.algo.dijkstra(start, end, 'RELATIONSHIP', 'weight') YIELD path, weight RETURN path, weight;
• cypher

2) 커뮤니티 탐지

• Weakly Connected Components(WCC): APOC 라이브러리를 사용하여 약하게 연결된 컴포넌트를 찾을 수 있습니다.Copy
• CALL apoc.algo.unionFind(['Node'], 'RELATIONSHIP') YIELD nodeId, setId RETURN nodeId, setId;
• cypher

3) 중심성 측정

• Degree Centrality: 노드의 차수(연결 수)를 계산합니다.Copy
• MATCH (n:Node) RETURN n.id AS node, size((n)--()) AS degree ORDER BY degree DESC;
• cypher

4) 유사도 계산

• Jaccard Similarity: 두 노드의 공통 이웃을 기반으로 유사도를 계산합니다.Copy
• MATCH (a:Node {id: 'A'}), (b:Node {id: 'B'}) WITH a, b MATCH (a)--(common)--(b) WITH a, b, count(common) AS commonNeighbors MATCH (a)--(aNeighbors) WITH a, b, commonNeighbors, count(DISTINCT aNeighbors) AS aDegree MATCH (b)--(bNeighbors) WITH a, b, commonNeighbors, aDegree, count(DISTINCT bNeighbors) AS bDegree RETURN a.id AS nodeA, b.id AS nodeB, commonNeighbors / (aDegree + bDegree - commonNeighbors) AS jaccardSimilarity;
• cypher

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2. Neo4j Community Edition의 한계

1. GDS 라이브러리 미지원:
   • Community Edition에서는 GDS 라이브러리의 고급 알고리즘(예: PageRank, Louvain, Node2Vec 등)을 사용할 수 없습니다.
   • 이러한 알고리즘을 사용하려면 Enterprise Edition 또는 AuraDS로 업그레이드해야 합니다.
2. APOC 라이브러리 의존성:
   • Community Edition에서는 APOC 라이브러리를 사용하여 일부 알고리즘을 구현할 수 있지만, APOC도 일부 기능은 Enterprise Edition에서만 지원됩니다.
3. 성능 제한:
   • 대규모 데이터셋에 대해 복잡한 알고리즘을 실행할 때 성능 문제가 발생할 수 있습니다.
   • GDS 라이브러리는 대규모 데이터에 대해 최적화되어 있지만, Community Edition에서는 이러한 최적화를 활용할 수 없습니다.

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3. Community Edition에서 사용 가능한 APOC 알고리즘

APOC 라이브러리는 Neo4j Community Edition에서도 사용할 수 있으며, 다음과 같은 알고리즘을 제공합니다.

1) 경로 탐색

• Dijkstra: 가중치가 있는 그래프에서 최단 경로를 찾습니다.Copy
• CALL apoc.algo.dijkstra(startNode, endNode, 'RELATIONSHIP', 'weight') YIELD path, weight;
• cypher

2) 커뮤니티 탐지

• Union Find: 약하게 연결된 컴포넌트를 찾습니다.Copy
• CALL apoc.algo.unionFind(['Node'], 'RELATIONSHIP') YIELD nodeId, setId;
• cypher

3) 중심성 측정

• Betweenness Centrality: 노드의 중간 중심성을 계산합니다.Copy
• CALL apoc.algo.betweenness(['Node'], 'RELATIONSHIP') YIELD node, score;
• cypher

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4. 결론

Neo4j Community Edition은 기본적인 그래프 데이터베이스 기능을 제공하며, APOC 라이브러리를 사용하여 일부 알고리즘을 실행할 수 있습니다. 그러나 고급 그래프 알고리즘을 사용하려면 Enterprise Edition 또는 AuraDS로 업그레이드해야 합니다. Community Edition은 소규모 프로젝트나 학습용으로 적합하지만, 대규모 데이터셋이나 복잡한 분석을 위해서는 Enterprise Edition을 고려해 보세요.