Grafovske baze podataka pripadaju nerelacijskim ili NoSQL bazama podataka. Za modeliranje koriste grafovski model podataka, a posebno su efikasne u modeliranju podataka sa složenim, dinamičnim odnosima. Takav pristup omogućuje lako reprezentiranje veza između različitih entiteta, što ih čini idealnima za implementaciju u društvenim mrežama kao što su X (Twitter), Facebook ili Instagram. Pomoću grafovskih baza podataka razvijaju se sustavi za preporuke koji analizom veza između korisnika društvenih mreža i njihovih preferencija, a ujedno i prijateljskih veza između korisnika, mogu efikasno preporučivati personaliziran sadržaj. Ovaj rad opisuje prednosti i nedostatke grafovskih baza podataka, njihove specifičnosti u odnosu na druge vrste baza podataka te primjenu istih u ispunjavanju specifičnih zahtjeva društvenih mreža. Pritom se osobit fokus pridaje Neo4j-u, jednom od najpoznatijih sustava za upravljanje grafovskim bazama podataka, te Cypheru, deklarativnom jeziku za upite kojeg koristi Neo4j. Cypher omogućuje korisnicima izražavanje upita za dohvaćanje, ažuriranje i manipulaciju podacima koji su organizirani u obliku grafa, gdje čvorovi predstavljaju različite entitete, a bridovi predstavljaju odnose između istih. U radu se opisuje sintaksa Cyphera te se isti uspoređuje sa SQL-om – standardiziranim jezikom za upite koji se koristi u relacijskim bazama podataka. Ovaj završni rad na primjeru Neo4j baze podataka objašnjava način na koji se grafovi koriste za analizu društvenih mreža i preporuke proizvoda, gdje je potrebna analiza složenih odnosa među podacima.