在Neo4j的基础上，我应该使用哪一个实现协作过滤？

我正在从事一个项目（一个社交网络），它使用Neo4j（v1.9）作为底层数据存储和Spring数据Neo4j。 我正在尝试将标签系统添加到项目中，我正在寻找使用协同过滤策略有效实现标签推荐的方法。 经过大量研究，我得出了以下选择：

塞弗。它是Neo4j使用的嵌入式查询语言。不需要其他框架，也许计算时间比其他框架好。也许我可以使用SpringDataNeo4j轻松地实现查询

阿帕奇管理员。它提供了主要集中在协同过滤、聚类和分类领域的机器学习算法。但是，它不是为图形数据库设计的，可能会很慢

阿帕奇·吉拉夫。与Google Pregel相对应的开源软件

阿帕奇火花。它是用于大规模数据处理的快速通用引擎

reco4j。到目前为止，这是最合适的解决方案，但该项目似乎已经失败

Apache Spark GraphX+Mazerunner。由@johnymontana的建议。我正在记录。主要的问题是，我不知道它是否支持协同过滤

格拉帕瓦记录。由@ChristophenWillemsen在评论中提出。从官方网站

是一个可扩展的高性能推荐引擎框架 Neo4j，允许实时计算和服务，以及 预先计算的建议

但是，我还不知道它是否适用于旧版本的Neo4j（目前我无法升级Neo4j版本）

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那么，你有什么建议？为什么？请随意推荐上面没有列出的其他有趣的框架。

Cypher在局部遍历方面非常快，但没有针对全局图操作进行优化。如果您想计算所有用户对之间的相似性度量，那么使用图形处理框架（如ApacheSarkGraphx）会更好。有一个名为Neo4j和Spark的项目，您可能想看看

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对于纯密码方法，最近的几篇博客文章演示了密码查询的建议

您可能希望将GraphAware推荐引擎添加到列表中。Github:视频：@ChristophenWillemsen我正在看视频。你建议这样做吗？如果是这样的话，为什么？我不能推荐你“一件”的东西，因为你想要解决什么问题以及如何解决，但是对于k-Neights风格，这个插件可以让你在neo上轻松一点。下面提到的Mazerunner是一个非常好的项目。@ChristopherWillemsen谢谢，我正在记录这两个项目。我还更新了我原来的问题，以反映答复。你知道GraphAware能否在旧版本的Neo4j上工作吗（我现在正在开发Neo4j 1.9实例）。非常感谢你的建议。那么，马泽鲁纳是你最喜欢的选择吗？Spark+Mazerunner支持协同过滤吗？@tigerjack89虽然Mazerunner非常酷，可以让你使用Spark（这，），但它给项目增加了很多复杂性。就我个人而言，我会试图找到一种纯密码的方法，并从那里开始。但实际上，这在很大程度上取决于您的具体要求。