Neo4j的社会建议

我对Neo4j完全陌生， 我将使用它来计算应用程序中用户之间的隐式关联，并将其用于社交记录

简单地说，用户会就应用程序向他们建议的新闻、对象和旅行给出反馈（布尔值）

因此，我的图中应该有4种类型的节点：

使用者

新闻

反对

旅行

每次用户对某个项目（新闻、旅行、对象）给出正面反馈时，此事件都应在图中创建两个关系：HAS_Vote（用户对项目）、HAS_Be_Vote（项目对用户）。这些关系有一个属性：投票，每次用户给出积极反馈时，该属性都会增加

我的想法是使用此图计算每个用户到所有其他用户的所有路径（使用长度路径的上限），并使用投票关系属性计算相同长度路径的分数

我的问题是这个图中应该有大量的循环和路径，因为在我的解决方案中，每个新的投票事件都会创建从用户到项目的两个关系，从而产生一个循环

在neo4j的路径计算过程中，该问题可能会导致性能问题

这是解决我问题的正确shema设计吗

一些好的建议是受欢迎的

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提前感谢。

虽然Neo4j要求关系具有方向性，但它可以轻松地在两个方向上遍历关系。因此，不需要使用2个关系来表示双向关系（而且效率低且繁琐）

因此，您可以摆脱

已投票

，只需使用

已投票

关系类型

网上有很多关于向neo4j推荐的文章。你应该做一个搜索，找到那些对你有帮助的

另外，要开始，您可以在Neo4j浏览器中输入此命令，开始个性化推荐教程（它可能会回答您的大多数问题）：

:play http://guides.neo4j.com/sandbox/recommendations