Neo4jを使ったレコメンド機能の実験

ちょうど1年前くらいになりますが、グラフデータベースにすごく可能性を感じていた時期がありました。RDBとは違ったデータ構造に興味があったのと、「グラフ」の考え方が世の中のシーケンシャルなデータを上手く表現できるところに魅力を感じて、何か活かせるところはないのかなといろいろ考えていました。

当時は、人々が訪れたカフェのデータを対象にして、カフェ巡りの傾向を調べてみることにしました。調査した結果は、会社の技術ブログにも書いたし、勉強会で発表もさせていただくことができました。せっかくなので、ここにもリンクを残しておこうと思います。

グラフDBのNeo4jでカフェのレコメンド機能を実験してみた

このようにグラフDBは、シンプルなレコメンド機能を、比較的簡単に実現することができます（厳密にはランキング=集計であって、統計に基づいた推薦を実現するにはより熟達が必要）。初めて触ったクエリ言語でしたが、簡単に、欲しいデータを取ることができました。

また何かの機会に「グラフ」を使って遊びたいと思います。