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圖數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)：用圖思維和圖技術(shù)解決復(fù)雜問題
圖數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)：用圖思維和圖技術(shù)解決復(fù)雜問題
Denise Koessler Gosnell, Matthias Broecheler 著
田夏, 梁越, 陳思聰 譯
出版時(shí)間：2024年03月
頁數(shù)：342
“本書是所有程序員必備的參考書。兩位作者都是圖論、架構(gòu)和原理方面的大師?！?br /> ——Theodore C. Tanner Jr.
Watson Health的全球CTO及首席架構(gòu)師
“本書對提高你的圖數(shù)據(jù)庫知識水平有極大幫助。對于初學(xué)者來說，本書是優(yōu)秀的入門指南，即使是資深的從業(yè)者也能獲得新知?！?br /> ——Matthew Russell
Strongest AI的CEO《社交網(wǎng)站的數(shù)據(jù)挖掘與分析》的作者

圖數(shù)據(jù)在人類和計(jì)算機(jī)看待世界的不同方式之間架起了橋梁。計(jì)算機(jī)依賴于靜態(tài)的行列數(shù)據(jù)，而人們通過關(guān)系來指導(dǎo)和理解生活。本書演示了圖數(shù)據(jù)如何將這兩種方法結(jié)合起來。通過應(yīng)用圖論、數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)、分布式系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析方面的概念，你將最終掌握圖思維。
本書向數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師展示了如何利用圖數(shù)據(jù)庫解決復(fù)雜問題，通過生動(dòng)的示例演示了團(tuán)隊(duì)如何在實(shí)際應(yīng)用程序中思考圖數(shù)據(jù)，并提供了豐富的圖技術(shù)開發(fā)模板。
通過閱讀本書，你將：
● 同時(shí)用關(guān)系型技術(shù)和圖技術(shù)構(gòu)建一個(gè)示例應(yīng)用程序架構(gòu)。
● 使用圖技術(shù)構(gòu)建Customer 360應(yīng)用程序，這是當(dāng)今最流行的圖數(shù)據(jù)應(yīng)用模式。
● 深入理解分層數(shù)據(jù)，并為使用圖數(shù)據(jù)而引入的新范式做故障排查。
● 在圖數(shù)據(jù)中尋找路徑，并了解為什么你對不同路徑的信任會(huì)激發(fā)并傳達(dá)你的偏好。
● 使用協(xié)同過濾來設(shè)計(jì)一個(gè)受 Netflix 啟發(fā)的推薦系統(tǒng)。
  1. 前言
  2. 第1章 圖思維
  3. 1.1 為什么是現(xiàn)在將圖引入數(shù)據(jù)庫技術(shù)
  4. 1.2 什么是圖思維
  5. 1.3 制定技術(shù)決策解決復(fù)雜問題
  6. 1.4 開啟你的圖思維旅程
  7. 第2章 從關(guān)系思維進(jìn)化到圖思維
  8. 2.1 本章預(yù)覽：將關(guān)系概念轉(zhuǎn)化為圖術(shù)語
  9. 2.2 關(guān)系和圖：差異在哪里
  10. 2.3 關(guān)系型數(shù)據(jù)建模
  11. 2.4 圖數(shù)據(jù)中的概念
  12. 2.5 圖結(jié)構(gòu)語言
  13. 2.6 確定是關(guān)系型還是圖
  14. 2.7 總結(jié)
  15. 第3章 入門：簡單的C360視圖
  16. 3.1 本章預(yù)覽：關(guān)系型技術(shù)和圖技術(shù)
  17. 3.2 圖數(shù)據(jù)的基本用例：C360
  18. 3.3 在關(guān)系型系統(tǒng)中實(shí)施C360應(yīng)用程序
  19. 3.4 在圖系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)C360應(yīng)用程序
  20. 3.5 關(guān)系型與圖：如何選擇
  21. 3.6 總結(jié)
  22. 第4章 在開發(fā)環(huán)境中探索鄰接點(diǎn)
  23. 4.1 本章預(yù)覽：構(gòu)建一個(gè)更現(xiàn)實(shí)的C360
  24. 4.2 圖數(shù)據(jù)建模101
  25. 4.3 在開發(fā)環(huán)境中探索鄰接點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)
  26. 4.4 Gremlin基礎(chǔ)導(dǎo)航
  27. 4.5 高級Gremlin：構(gòu)造查詢結(jié)果
  28. 4.6 從開發(fā)到生產(chǎn)
  29. 第5章 在生產(chǎn)環(huán)境中探索鄰接點(diǎn)
  30. 5.1 本章預(yù)覽：學(xué)習(xí)Apache Cassandra的分布式圖數(shù)據(jù)
  31. 5.2 使用Apache Cassandra處理圖數(shù)據(jù)
  32. 5.3 圖數(shù)據(jù)建模201
  33. 5.4 生產(chǎn)環(huán)境的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)
  34. 5.5 更復(fù)雜的分布式圖問題
  35. 第6章 在開發(fā)環(huán)境中使用樹
  36. 6.1 本章預(yù)覽：導(dǎo)航樹、分層數(shù)據(jù)和循環(huán)
  37. 6.2 分層和嵌套數(shù)據(jù)
  38. 6.3 在紛繁的術(shù)語中找到出路
  39. 6.4 通過傳感器數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)層次結(jié)構(gòu)
  40. 6.5 開發(fā)環(huán)境中從葉子節(jié)點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的查詢
  41. 6.6 開發(fā)環(huán)境中從根節(jié)點(diǎn)到葉子節(jié)點(diǎn)的查詢
  42. 6.7 回到過去
  43. 第7章 在生產(chǎn)環(huán)境中使用樹
  44. 7.1 本章預(yù)覽：分支系數(shù)、深度和邊上的時(shí)間屬性
  45. 7.2 傳感器數(shù)據(jù)中的時(shí)間
  46. 7.3 示例中的分支系數(shù)
  47. 7.4 傳感器數(shù)據(jù)的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)
  48. 7.5 生產(chǎn)環(huán)境中從葉子節(jié)點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的查詢
  49. 7.6 生產(chǎn)環(huán)境中從根節(jié)點(diǎn)到葉子節(jié)點(diǎn)的查詢
  50. 7.7 在通信塔故障的場景中應(yīng)用查詢
  51. 7.8 以小見大
  52. 第8章 開發(fā)環(huán)境中的路徑查找
  53. 8.1 本章預(yù)覽：量化網(wǎng)絡(luò)中的信任
  54. 8.2 關(guān)于信任的三個(gè)例子
  55. 8.3 路徑的基本概念
  56. 8.4 信任網(wǎng)絡(luò)中的路徑查找
  57. 8.5 用比特幣信任網(wǎng)絡(luò)理解遍歷
  58. 8.6 最短路徑查詢
  59. 第9章 生產(chǎn)環(huán)境中的路徑查找
  60. 9.1 本章預(yù)覽：權(quán)重、距離和剪枝
  61. 9.2 加權(quán)路徑和搜索算法
  62. 9.3 最短路徑問題的邊權(quán)重歸一化
  63. 9.4 最短加權(quán)路徑查詢
  64. 9.5 生產(chǎn)環(huán)境中的加權(quán)路徑和信任
  65. 第10章 開發(fā)環(huán)境中的推薦
  66. 10.1 本章預(yù)覽：電影推薦的協(xié)同過濾
  67. 10.2 推薦系統(tǒng)示例
  68. 10.3 協(xié)同過濾導(dǎo)論
  69. 10.4 電影數(shù)據(jù)：結(jié)構(gòu)、加載和查詢
  70. 10.5 Gremlin中基于條目的協(xié)同過濾
  71. 第11章 圖中的簡單實(shí)體解析
  72. 11.1 本章預(yù)覽:合并多個(gè)數(shù)據(jù)集到一個(gè)圖
  73. 11.2 定義一個(gè)不同的復(fù)雜問題：實(shí)體解析
  74. 11.3 分析兩個(gè)電影數(shù)據(jù)集
  75. 11.4 匹配和合并電影數(shù)據(jù)
  76. 11.5 解決假陽性
  77. 第12章 生產(chǎn)環(huán)境中的推薦
  78. 12.1 本章預(yù)覽：快捷邊、預(yù)計(jì)算和高級修剪技術(shù)
  79. 12.2 實(shí)時(shí)推薦的快捷邊
  80. 12.3 計(jì)算我們的電影數(shù)據(jù)的快捷邊
  81. 12.4 電影推薦的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)加載
  82. 12.5 帶有快捷邊的推薦查詢
  83. 第13章 結(jié)語
  84. 13.1 何去何從
  85. 13.2 保持聯(lián)系
書名：圖數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)：用圖思維和圖技術(shù)解決復(fù)雜問題
譯者：田夏, 梁越, 陳思聰 譯
國內(nèi)出版社：機(jī)械工業(yè)出版社
出版時(shí)間：2024年03月
頁數(shù)：342
書號：978-7-111-73628-8
原版書書名：The Practitioner's Guide to Graph Data
原版書出版商：O'Reilly Media
Denise Koessler Gosnell
 
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)及其在所有垂直領(lǐng)域的應(yīng)用等數(shù)十個(gè)主題。
 
 
Matthias Broecheler
 
Matthias Broecheler博士是DataStax首席技術(shù)官、圖數(shù)據(jù)庫專家。他發(fā)明了Titan圖數(shù)據(jù)庫。
 
 
購買選項(xiàng)
定價(jià)：139.00元
書號：978-7-111-73628-8
出版社：機(jī)械工業(yè)出版社