Neo4j圖數據庫提供了多種中心性算法，這些算法有助于識別圖結構中的關鍵節點。以下是一些主要的中心性算法及其在Neo4j中的應用：
- PageRank算法：評估節點的重要性，基于其鄰居的重要性。適用于檢測網絡中的影響力節點，如推薦Twitter賬戶或進行情緒分析。
- 度中心性（Degree Centrality）：測量節點擁有的邊的數量，分為入度和出度。適用于評估直接連通性，如評估患者感染病毒的風險。
- 緊密度中心性（Closeness Centrality）：衡量節點到圖中所有其他節點的最短路徑之和的倒數。適用于快速傳播信息的場景，如確定新公共服務的最佳位置。
- 介數中心性（Betweenness Centrality）：測量節點在所有節點對之間的最短路徑上出現的次數。適用于識別網絡中的關鍵節點，如通信網絡中的路由器。
- 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）：考慮節點傳遞影響的中心度測量方法。適用于識別具有高影響力的節點，如社交媒體中的關鍵影響者。
這些算法在Neo4j中的應用，不僅能夠揭示圖數據中的隱藏模式和結構，還能幫助用戶更快地開發和部署基于圖的解決方案。
