使用Neo4j和Graphx构建图形计算应用（neo4jgraphx）

图计算应用是近期热议的一个领域。当前研究表明，Neo4j和Graphx可以构建基于图形计算的应用能够更好地支持数字化、灵活性和可扩展性。

Neo4j是一个开源的图形数据库，可以用于构建基于网络的应用。可以使用集合技术，矩阵数学和结构型查询进行图计算。Neo4j能够构建容易使用的图形数据模型和发现模式，可以为数据应用定制复杂搜索。Neo4j还支持构建自然语言处理（NLP）算法，有助于访问文本，识别语义信息，推断知识，预测行为，基于有效的数据设计可实现的功能。

Graphx是基于Apache Spark的另一个新颖的图形计算框架，它可以快速执行分布式图算法和操作。它把大规模图形计算的数学功能与普通分析功能相结合，实现了从搜索如搜索引擎、推荐系统和智能家居到自动驾驶汽车等真实应用的连接。Graphx有助于分析中所有类型的数据，例如文本、图片、音频和视频。

最后，Neo4j和Grapghx可以构建建模并分析数据，有助于潜在节点和关系的发现。它们可以努力构建驱动图形计算应用的核心，用于增强信息的价值。通过使用Neo4j和Graphx，可以执行基本的图形查询，以及分配和计算指标和其他搜索度量，以及运行复杂的算法。

以下是一段来自Neo4j的代码，可以创建节点，并建立关系：

// Create a node
CREATE (U1:User{name:'Alice'})

// Create a relationship between two existing nodes
MATCH (U1:User{name:'Alice'}), (U2:User{name:'Bob'})
CREATE (U1)-[r:FRIEND]-（U2）

Graphx支持多种理论和编程模型，其中包括建模、访问、计算和存储：

// Create a graph
val graph = Graph(vertexRDD, edgeRDD, defaultVertexAttr)

// Connected components algorithm
val cc: Graph[VertexId, Int] = graph.connectedComponents
//Triangle count algorithm
val tc = graph.triangleCount
// PageRank algorithm
val pr = graph.pageRank(0.0001).vertices

总的来说，Neo4j和Graphx可以构建图形计算应用，更好地支持数字化、灵活性和可扩展性。两者都有自己独特的优势，可以帮助构建和分析图形数据应用。