圖數(shù)據(jù)實戰(zhàn)：用圖思維和圖技術(shù)解決復雜問題

定　價：￥139.00

作　者：	[美]丹妮絲·柯斯勒·戈斯內(nèi)爾,[美]馬蒂亞斯·布羅謝勒
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

購買這本書可以去

當當網(wǎng) (￥104.20)

ISBN：	9787111736288	出版時間：	2024-03-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書是一本探索如何應(yīng)用圖思維和圖技術(shù)解決復雜問題的書籍。該書針對有興趣學習如何使用圖數(shù)據(jù)提升工作水平、解決困難問題的實戰(zhàn)從業(yè)者。該書涵蓋了與圖數(shù)據(jù)相關(guān)的廣泛主題，包括圖思維、圖數(shù)據(jù)模型和查詢語言，討論了如何將圖數(shù)據(jù)應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)、物流和網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域的問題解決方案。此外，該書還提供了實踐指導，包括工具和框架的推薦、設(shè)計有效圖數(shù)據(jù)模型的建議，以及如何使用圖數(shù)據(jù)生成洞見和做出明智決策的建議?？偟膩碚f，本書是任何希望學習如何使用圖數(shù)據(jù)解決復雜問題和獲得新的工作洞見的人的優(yōu)質(zhì)資源。

作者簡介

　　Denise Koessler Gosnell博士是DataStax首席數(shù)據(jù)官。她的專利、技術(shù)成果和演講涉及圖論、圖算法、圖數(shù)據(jù)庫和圖數(shù)據(jù)在所有行業(yè)垂直領(lǐng)域的應(yīng)用相關(guān)的數(shù)十個主題。Matthias Broecheler是DataStax首席技術(shù)官、圖數(shù)據(jù)庫專家，Titan圖形數(shù)據(jù)庫的發(fā)明者。

圖書目錄

前言1
第1章圖思維9
1.1 為什么是現(xiàn)在將圖引入數(shù)據(jù)庫技術(shù)9
1.2 什么是圖思維15
1.3 制定技術(shù)決策解決復雜問題17
1.4 開啟你的圖思維旅程24
第2章從關(guān)系思維進化到圖思維25
2.1 本章預覽：將關(guān)系概念轉(zhuǎn)化為圖術(shù)語25
2.2 關(guān)系和圖：差異在哪里26
2.3 關(guān)系型數(shù)據(jù)建模28
2.4 圖數(shù)據(jù)中的概念30
2.5 圖結(jié)構(gòu)語言35
2.6 確定是關(guān)系型還是圖43
2.7 總結(jié)45
第3章入門：簡單的C360視圖47
3.1 本章預覽：關(guān)系型技術(shù)和圖技術(shù)48
3.2 圖數(shù)據(jù)的基本用例：C36048
3.3 在關(guān)系型系統(tǒng)中實施C360應(yīng)用程序50
3.4 在圖系統(tǒng)中實現(xiàn)C360應(yīng)用程序59
3.5 關(guān)系型與圖：如何選擇72
3.6 總結(jié)74
第4章在開發(fā)環(huán)境中探索鄰接點77
4.1 本章預覽：構(gòu)建一個更現(xiàn)實的C36077
4.2 圖數(shù)據(jù)建模10178
4.3 在開發(fā)環(huán)境中探索鄰接點的實現(xiàn)細節(jié)89
4.4 Gremlin基礎(chǔ)導航91
4.5 高級Gremlin：構(gòu)造查詢結(jié)果99
4.6 從開發(fā)到生產(chǎn)107
第5章在生產(chǎn)環(huán)境中探索鄰接點109
5.1 本章預覽：學習Apache Cassandra的分布式圖數(shù)據(jù)110
5.2 使用Apache Cassandra處理圖數(shù)據(jù)111
5.3 圖數(shù)據(jù)建模201125
5.4 生產(chǎn)環(huán)境的實現(xiàn)細節(jié)129
5.5 更復雜的分布式圖問題137
第6章在開發(fā)環(huán)境中使用樹139
6.1 本章預覽：導航樹、分層數(shù)據(jù)和循環(huán)139
6.2 分層和嵌套數(shù)據(jù)139
6.3 在紛繁的術(shù)語中找到出路142
6.4 通過傳感器數(shù)據(jù)學習層次結(jié)構(gòu)145
6.5 開發(fā)環(huán)境中從葉子節(jié)點到根節(jié)點的查詢155
6.6 開發(fā)環(huán)境中從根節(jié)點到葉子節(jié)點的查詢164
6.7 回到過去169
第7章在生產(chǎn)環(huán)境中使用樹171
7.1 本章預覽：分支系數(shù)、深度和邊上的時間屬性171
7.2 傳感器數(shù)據(jù)中的時間172
7.3 示例中的分支系數(shù)179
7.4 傳感器數(shù)據(jù)的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)181
7.5 生產(chǎn)環(huán)境中從葉子節(jié)點到根節(jié)點的查詢183
7.6 生產(chǎn)環(huán)境中從根節(jié)點到葉子節(jié)點的查詢190
7.7 在通信塔故障的場景中應(yīng)用查詢195
7.8 以小見大199
第8章開發(fā)環(huán)境中的路徑查找201
8.1 本章預覽：量化網(wǎng)絡(luò)中的信任201
8.2 關(guān)于信任的三個例子202
8.3 路徑的基本概念205
8.4 信任網(wǎng)絡(luò)中的路徑查找209
8.5 用比特幣信任網(wǎng)絡(luò)理解遍歷214
8.6 最短路徑查詢219
第9章生產(chǎn)環(huán)境中的路徑查找233
9.1 本章預覽：權(quán)重、距離和剪枝233
9.2 加權(quán)路徑和搜索算法234
9.3 最短路徑問題的邊權(quán)重歸一化238
9.4 最短加權(quán)路徑查詢247
9.5 生產(chǎn)環(huán)境中的加權(quán)路徑和信任257
第10章開發(fā)環(huán)境中的推薦259
10.1 本章預覽：電影推薦的協(xié)同過濾259
10.2 推薦系統(tǒng)示例260
10.3 協(xié)同過濾導論262
10.4 電影數(shù)據(jù)：結(jié)構(gòu)、加載和查詢269
10.5 Gremlin中基于條目的協(xié)同過濾282
第11章圖中的簡單實體解析291
11.1 本章預覽:合并多個數(shù)據(jù)集到一個圖291
11.2 定義一個不同的復雜問題：實體解析292
11.3 分析兩個電影數(shù)據(jù)集294
11.4 匹配和合并電影數(shù)據(jù)304
11.5 解決假陽性307
第12章生產(chǎn)環(huán)境中的推薦313
12.1 本章預覽：快捷邊、預計算和高級修剪技術(shù)313
12.2 實時推薦的快捷邊314
12.3 計算我們的電影數(shù)據(jù)的快捷邊319
12.4 電影推薦的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)加載325
12.5 帶有快捷邊的推薦查詢328
第13章結(jié)語337
13.1 何去何從338
13.2 保持聯(lián)系341