Social Networks Neo4j
Un réseau social modélisé en base graphe : comparaison NoSQL, modèle Neo4j, jeu de données synthétique et requêtes Cypher.
Contexte
Projet tutoré du BUT Informatique, « Étude et expérimentation d’un service NoSQL ». Il fallait choisir un service NoSQL adapté à un réseau social, le justifier, puis l’expérimenter sur un jeu de données conçu pour l’occasion.
Équipe et mon rôle
Projet de groupe, 3 personnes.
J’ai été responsable de l’analyse comparative des solutions NoSQL et j’ai co-conçu le modèle de données.
Démarche
- Étude préalable : comparaison de Neo4j, MongoDB et SPARQL, puis choix de Neo4j, car la valeur du réseau social tient à ses relations.
- Modèle : graphe de propriétés avec contraintes d’unicité et index, couvrant utilisateurs, publications, interactions, groupes et signalements.
- Génération : script Python reproductible, avec une graine fixe, des communautés thématiques et des comptes influenceurs pour obtenir un graphe réaliste.
- Expérimentation : import sur Neo4j Aura, puis scénarios Cypher d’insertion, de requêtes, d’agrégation, de mise à jour et de suppression, dont des recommandations par chemins de longueur 2 à 3.
Visuels
Modèle de graphe et ses 7 labels. 
Relations FOLLOWS, où les communautés générées se distinguent. 
Visualisation du graphe dans Neo4j Aura. 
Nombre de relations par type. 
Publications par niveau de visibilité. 
Un signalement et ses propriétés.
Chiffres et faits
- et 10 types de relations alimentés
- 7 labels
- répartis en 5 communautés
- 3 000 utilisateurs
- et 8 000 commentaires, sur 1 an simulé
- 5 000 publications
- sur 109 067 relations au total
- 61 887 relations FOLLOWS
- comparées avant le choix, Neo4j, MongoDB et SPARQL
- 3 solutions
Ce que j’en retiens
Les difficultés et les apprentissages sont venus du management du projet et de l’initialisation du cahier des charges.