neo4j為圖資料庫，其中涉及的也就為圖演算法，圖演算法被用來度量圖形，節點及關係。
在neo4j中，通過call algo.list() 可檢視neo4j中的演算法列表。
在neo4j官方文件中，主要記錄如下各種方法：
一. 中心性演算法（centrality algorithms）
中心度演算法主要用來判斷乙個圖中不同節點的重要性：
（１）pagerank（頁面排名演算法，algo.pagerank）
（２）articlerank（文件排名演算法，algo.articlerank）
（３）betweenness centrality（中介中心性，algo.betweenness）
（４）closeness centrality(緊密中心性，algo.closeness)
（５）harmonic centrality（諧波中心性(這個翻譯一直拿不準)，algo.closseness）
（６）eigenvecor centrality （特徵向量中心性，algo.eigenvector）
（７）degree centrality(度中心性，algo.degree)
二. 社群發現演算法（community detection algorithms）
評估乙個群體是如何聚集或劃分的，以及其增強或**的趨勢：
（１）louvain(魯汶演算法，algo.louvain)
（２）label propagation（標籤傳播演算法，algo.labelpropagagtion）
（３）connected components（連通元件演算法，algo.unionfind）
（４）strongly connected compontents（強連通元件，algo.scc）
（５）******** counting/clustering coefficient（三角計數/聚類係數，algo.********count）
（６） balanced triads（平衡三角演算法，algo.balancedtriads）
三. 路徑尋找演算法（path finding algorithms）
用於找到最短路徑，或者評估路徑的可用性和質量：
（１）ｍinimum weight spanning tree（最小權重生成樹，algo.mst）
（２）shortest path（最短路徑，algo.shortestpath）
（３）single source shortesr path（單源最短路徑，algo.shortestpath.deltastepping）
（４）all pairs shortest path （全節點對最短路徑，algo.allshortestpath）
（５）ａ＊ （ａ star, algo.shortestpath.astar）
（６）yen』s k-shortest paths(yen k最短路徑，algo.kshortestpaths)
（７）random walk（隨機路徑，algo.randomwalk）
四． 相似度演算法（similarity algorithms）
用於計算節點間的相似度：
（１）jaccard similarity（jaccard相似度，algo.similarity.jaccard）
（２）consine similarity（余弦相似度，algo.similarity.consine）
（３）pearson similarity（pearson相似度，algo.similarity.pearson）
（４）euclidean distance（歐式距離，algo.similarity.euclidean）
（５）overlap similarity（重疊相似度，algo.similarity.overlap）
五. 鏈結**演算法（link prediction algorithms）
下面演算法有助於確定一對節點的緊密程度。然後，我們將使用計算的分數作為鏈結**解決方案的一部分:
（１）adamic adar（algo.linkprediction.adamicadar）
（２）common neighbors（相同鄰居，algo.linkprediction.commonneighbors）
（３）preferential attachment（擇優連線，algo.linkprediction.preferentialattachment）
（４）resource allocation（資源分配，algo.linkprediction.resourceallocation）
（５）same community（相同社群，algo.linkprediction.samecommunity）
（６）total neighbors（總鄰居，algo.linkprediction.totalneighbors）
六 預處理演算法（preprocessing functions and procedures）
資料處理過程：
（１）one hot encoding （algo.ml.onehotencoding）
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