سعید طلعتیان آزاد

درشد شتابان داده های پیچیده، ناهمگون و به شدت متصل در حوزه هایی نظیر شبکه های اجتماعی، تشخیص تقلب، دانش گراف، تحلیل زنجیره تأمین و سامانه های هوش مصنوعی، نیاز به الگوهای داده ای پیشرفته و رابطه محور را به طور چشمگیری برجسته ساخته است. در چنین بستری، پایگاه داده های گرافی با نمایش موجودیت ها و تعاملات آن ها در قالب گره و یال، زیرساختی مناسب برای تغذیه، تقویت و تبیین مدل های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و سامانه های تبیینی فراهم می کنند. این مقاله به واکاوی نقش پایگاه داده های گرافی در بهبود دقت، کارایی، مقیاس پذیری و تبیین پذیری کاربردهای هوش مصنوعی پرداخته و معماری و قابلیت های Neo4j را به عنوان یکی از پرکاربردترین سامانه های گرافی مورد تحلیل قرار می دهد. با اتکا بر مرور نظام مند ادبیات و نتایج بنچمارک های معتبر منتشرشده در فاصلهٔ سال های 2020 تا 2024، نقاط قوت و محدودیت های Neo4j در سناریوهای متنوع تحلیلی شناسایی و توصیه هایی برای گزینش معماری مناسب در پروژه های داده محور ارائه می شود. یافته ها نشان می دهد که Neo4j در مواجهه با داده های به شدت وابسته و پرس وجوهای چندمرحله ای ، عملکردی برتر و پایدار از خود بروز می دهد. افزون بر این، هم افزایی پایگاه داده های گرافی با Graph Learning، شبکه های عصبی گراف و گراف های دانش، بهبودهای قابل توجهی در کیفیت و تبیین پذیری سامانه های پرسش و پاسخ، سیستم های توصیه گر، سامانه های کشف تقلب و کاربردهای حوزهٔ سلامت به همراه داشته است.