Neo4j 그래프 데이터 과학 놀이터 애플리케이션 NEuler에서 그래프 임베딩 알고리즘 결과를 빠르게 검사합니다.
NEuler는 Neo4j에서 그래프 알고리즘을 실행하고 이해하는 데 도움을 주기 위해 설계된 그래프 데이터 과학 놀이터 애플리케이션이에요. 몇 번의 클릭만으로 예제 데이터를 가져오고, 다양한 그래프 알고리즘을 실행하고, 결과를 시각화할 수 있다니 정말 편리하죠? Neo4j 데스크탑의 확장 기능으로 사용할 수 있고, Neo4j 샌드박스와 함께 사용할 수도 있어요.
이번 블로그 포스팅에서는 영화 샌드박스 프로젝트를 사용해서 t-SNE 산점도를 통해 그래프 임베딩 결과를 빠르게 시각화하는 방법을 보여드릴게요.
Neo4j 샌드박스 환경 설정
이 링크를 따라가면 영화 샌드박스 프로젝트를 자동으로 생성할 수 있어요. 물론 다른 샌드박스 프로젝트를 선택해도 괜찮아요. Twitter, Open Street Map부터 접촉자 추적 프로젝트에 이르기까지 10개 이상의 샌드박스 프로젝트를 사용할 수 있답니다.
원하는 샌드박스 환경을 선택하고 생성한 후에는 드롭다운 메뉴에서 NEuler 애플리케이션을 선택해서 열어주세요.
로그인 화면에 따라 온보딩 프로세스에서 기본 데이터베이스를 선택하세요.
이제 NEuler 애플리케이션의 메인 화면에 도착해야 해요. 새로운 샘플 데이터세트를 가져오거나, 알고리즘 레시피를 실행하거나, 단일 알고리즘을 실행할 수 있죠.
이 블로그 포스팅을 따라 하려면 단일 알고리즘을 실행하도록 선택하세요.
이제 NEuler 애플리케이션에서 사용 가능한 모든 그래프 알고리즘을 볼 수 있어요.
30개 이상의 그래프 알고리즘을 사용할 수 있다니, 정말 많죠? 앞서 언급했듯이 여기에서는 그래프 임베딩 알고리즘을 실행하고 그 결과를 TSNE 산점도로 시각화하는 방법을 배울 거예요. 다음 중 하나를 선택하세요: Node2vec 또는 FastRP 연산. 둘 다 그래프 임베딩 알고리즘이에요. 그래프 임베딩 알고리즘은 그래프 구조 및 정보와 같은 속성을 최대한 유지하면서 그래프의 각 node에 대해 고정 길이 vector 표현을 계산해요. 이러한 임베딩은 그래프의 저차원 표현이며 그래프의 토폴로지를 보존한답니다.
그래프 임베딩 알고리즘에 대해 더 자세히 알고 싶다면 를 참고하세요.
이 예에서는 FastRP 알고리즘을 선택했어요. 기본 구성을 사용하거나 다양한 구성 매개변수를 테스트해서 결과에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있어요. 저는 을 128로 설정하고 “표시할 행” 매개변수를 150으로 설정했어요.
이제 남은 일은 알고리즘을 실행하는 것뿐이에요!
알고리즘이 완료되면 결과를 테이블 형식으로 볼 수 있어요. Each node has an embedding or a fixed-size vector assigned to it. 제 경우에는 임베딩 크기를 128로 사용했기 때문에 각 node의 vector 크기는 128이에요. 일반적으로 node 임베딩은 다운스트림 Machine Learning 워크플로에서 사용돼요. 임베딩 알고리즘 결과를 빠르게 검사하고 시각화하려면 왼쪽 메뉴에서 옵션을 클릭하세요.
NEuler 애플리케이션은 내부적으로 t-SNE 알고리즘을 사용해서 임베딩 차원을 2로 줄여요. 이렇게 벡터 차원을 2로 줄이면 산점도로 시각화하기 좋거든요. 다양한 알고리즘 구성을 실험하면서 임베딩 결과가 어떻게 달라지는지 확인해 보세요. NEuler 애플리케이션 외부에서 알고리즘을 실행하는 데 필요한 코드를 내보내고 싶다면, NEuler 애플리케이션의 Code 탭에서 생성된 코드를 복사하면 돼요.
이 예제가 노드 임베딩 알고리즘을 시작하는 데 도움이 되었으면 좋겠네요. Neo4j Graph Data Science 플러그인을 사용하면 더욱 강력한 분석이 가능해요. Neo4j Desktop을 다운로드하거나, Neo4j Sandbox에서 네트워크 분석 및 그래프 알고리즘을 시작하는 프로젝트를 한번 사용해 보세요.
추신: NEuler는 네트워크 시각화도 지원한다는 사실! 애플리케이션에서 어떻게 사용하는지 자세히 알고 싶다면 를 참고하세요.
- Algorithm
- Data Viz
- Embedding
에이치시스템즈의 LogTree는 Neo4j 기반 GraphRAG 플랫폼으로, 데이터를 자동으로 지식그래프화하고 자연어 질의로 즉시 답을 제공합니다.
'GraphRAG' 카테고리의 다른 글
| GraphRAG란 무엇일까요? (0) | 2026.06.09 |
|---|---|
| 그래프 데이터베이스를 거닐며 발견하는 의미: Neo4j와 GraphRAG의 세계 (0) | 2026.06.08 |
| 벡터와 그래프, 함께하면 더 강력해진다: Neo4j와 GraphRAG의 시너지 (0) | 2026.06.08 |
| Neo4j v2026.01 (미리보기): 필터와 함께 쓰는 벡터 검색 (1) | 2026.06.07 |
| 벡터 인덱스와 비정형 데이터 입문 - 새로운 GraphAcademy 강좌 (0) | 2026.06.07 |