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圖分析與圖機(jī)器學(xué)習(xí)：原理、算法與實(shí)踐
圖分析與圖機(jī)器學(xué)習(xí)：原理、算法與實(shí)踐
Victor Lee, Phuc Kien Nguyen, Alexander Thomas 著
譚夢(mèng)迪, 劉利凱, 王成, 黃凱, 劉愛(ài)娣 譯
出版時(shí)間：2024年08月
頁(yè)數(shù)：242
隨著圖形數(shù)據(jù)庫(kù)的迅速崛起，企業(yè)正在實(shí)施高級(jí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，以幫助推動(dòng)業(yè)務(wù)成果。本實(shí)用指南向數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師、架構(gòu)師和業(yè)務(wù)分析師展示了如何使用領(lǐng)先的圖形數(shù)據(jù)庫(kù)模型TigerGraph開(kāi)始使用圖形數(shù)據(jù)庫(kù)。
你將探索從互聯(lián)數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值的三階段方法:連接、分析和學(xué)習(xí)。三位作者介紹了涵蓋多種當(dāng)代業(yè)務(wù)需求的真實(shí)使用案例。通過(guò)使用TigerGraph Cloud進(jìn)行實(shí)踐練習(xí)，你將很快熟練掌握為企業(yè)設(shè)計(jì)和管理高級(jí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的方法。
通過(guò)學(xué)習(xí)本書(shū)，你將：
● 使用圖形思維來(lái)連接、分析和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)高級(jí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)。
● 了解圖分析和機(jī)器學(xué)習(xí)如何提供關(guān)鍵的商業(yè)洞察力和成果。
● 使用圖算法的五個(gè)核心類別來(lái)推動(dòng)高級(jí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)。
● 提供核心業(yè)務(wù)實(shí)體(包括客戶、產(chǎn)品、服務(wù)、供應(yīng)商和公民)的實(shí)時(shí)全景視圖。
● 通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和高級(jí)分析從連接數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)洞察力。
  1. 前言
  2. 第1章 連接就是一切
  3. 1.1 連接改變一切
  4. 1.1.1 什么是圖
  5. 1.1.2 圖的重要性
  6. 1.1.3 邊連接優(yōu)于表連接
  7. 1.2 圖分析和機(jī)器學(xué)習(xí)
  8. 1.3 本章小結(jié)
  9. 第一部分 連接
  10. 第2章 連接并探索數(shù)據(jù)
  11. 2.1 圖的結(jié)構(gòu)
  12. 2.1.1 圖的術(shù)語(yǔ)
  13. 2.1.2 圖的模式
  14. 2.2 圖的遍歷
  15. 2.2.1 跳數(shù)和距離
  16. 2.2.2 廣度和深度
  17. 2.3 圖的建模
  18. 2.3.1 圖模式選項(xiàng)和權(quán)衡
  19. 2.3.2 表格轉(zhuǎn)換為圖
  20. 2.3.3 模型演進(jìn)
  21. 2.4 圖的能力
  22. 2.4.1 連接點(diǎn)
  23. 2.4.2 360度視圖
  24. 2.4.3 深入洞察
  25. 2.4.4 尋找并發(fā)現(xiàn)模式
  26. 2.4.5 匹配和合并
  27. 2.4.6 加權(quán)和預(yù)測(cè)
  28. 2.5 本章小結(jié)
  29. 第3章 更好地了解客戶和業(yè)務(wù)：360圖
  30. 3.1 案例1：跟蹤和分析客戶旅程
  31. 3.2 解決方案：Customer 360+旅程圖
  32. 3.3 實(shí)現(xiàn)C360+旅程圖：一個(gè)GraphStudio教程
  33. 3.3.1 創(chuàng)建TigerGraph Cloud賬戶
  34. 3.3.2 獲取并安裝Customer 360入門(mén)套件
  35. 3.3.3 GraphStudio概述
  36. 3.3.4 設(shè)計(jì)圖模式
  37. 3.3.5 加載數(shù)據(jù)
  38. 3.3.6 查詢和分析
  39. 3.4 案例2：藥物不良反應(yīng)分析
  40. 3.5 解決方案：藥物相互作用360圖
  41. 3.6 實(shí)現(xiàn)
  42. 3.6.1 圖模式
  43. 3.6.2 查詢和分析
  44. 3.7 本章小結(jié)
  45. 第4章 研究創(chuàng)業(yè)投資
  46. 4.1 目標(biāo)：找到有前途的創(chuàng)業(yè)公司
  47. 4.2 解決方案：創(chuàng)業(yè)投資圖
  48. 4.3 實(shí)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)投資圖以及查詢
  49. 4.3.1 Crunchbase入門(mén)套件
  50. 4.3.2 圖模式
  51. 4.3.3 查詢和分析
  52. 4.4 本章小結(jié)
  53. 第5章 檢測(cè)欺詐和洗錢(qián)模式
  54. 5.1 目標(biāo)：檢測(cè)金融犯罪
  55. 5.2 解決方案：將金融犯罪建模為網(wǎng)絡(luò)模式
  56. 5.3 實(shí)施金融犯罪模式搜索
  57. 5.3.1 欺詐和洗錢(qián)檢測(cè)入門(mén)套件
  58. 5.3.2 圖模式
  59. 5.3.3 查詢和分析
  60. 5.4 本章小結(jié)
  61. 第二部分 分析
  62. 第6章 深入洞察：分析連接的重要性
  63. 6.1 了解圖分析
  64. 6.1.1 分析要求
  65. 6.1.2 圖遍歷方法
  66. 6.1.3 并行處理
  67. 6.1.4 聚合
  68. 6.2 使用圖算法進(jìn)行分析
  69. 6.2.1 將圖算法作為工具
  70. 6.2.2 圖算法分類
  71. 6.3 本章小結(jié)
  72. 第7章 更好的推薦和建議
  73. 7.1 案例1：改善醫(yī)療轉(zhuǎn)診
  74. 7.2 解決方案：構(gòu)建和分析轉(zhuǎn)診圖
  75. 7.3 實(shí)現(xiàn)醫(yī)療專家轉(zhuǎn)診網(wǎng)絡(luò)
  76. 7.3.1 醫(yī)療轉(zhuǎn)診網(wǎng)絡(luò)入門(mén)套件
  77. 7.3.2 圖模式
  78. 7.3.3 查詢和分析
  79. 7.4 案例2：個(gè)性化推薦
  80. 7.5 解決方案：使用圖進(jìn)行基于多關(guān)系的推薦
  81. 7.6 實(shí)現(xiàn)多關(guān)系推薦引擎
  82. 7.6.1 推薦引擎2.0入門(mén)套件
  83. 7.6.2 圖模式
  84. 7.6.3 查詢和分析
  85. 7.7 本章小結(jié)
  86. 第8章 加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全
  87. 8.1 網(wǎng)絡(luò)攻擊的代價(jià)
  88. 8.2 挑戰(zhàn)
  89. 8.3 解決方案
  90. 8.4 實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全圖
  91. 8.4.1 網(wǎng)絡(luò)安全威脅檢測(cè)入門(mén)套件
  92. 8.4.2 圖模式
  93. 8.4.3 查詢和分析
  94. 8.5 本章小結(jié)
  95. 第9章 航空公司航線分析
  96. 9.1 目標(biāo)：分析航空公司航線
  97. 9.2 解決方案：航線網(wǎng)絡(luò)的圖算法
  98. 9.3 實(shí)現(xiàn)機(jī)場(chǎng)和航線分析器
  99. 9.3.1 圖算法入門(mén)套件
  100. 9.3.2 圖模式和數(shù)據(jù)集
  101. 9.3.3 安裝GDS庫(kù)中的算法
  102. 9.3.4 查詢和分析
  103. 9.4 本章小結(jié)
  104. 第三部分 學(xué)習(xí)
  105. 第10章 圖驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法
  106. 10.1 基于圖算法的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
  107. 10.1.1 通過(guò)相似性和社區(qū)結(jié)構(gòu)來(lái)學(xué)習(xí)
  108. 10.1.2 尋找頻繁模式
  109. 10.2 提取圖特征
  110. 10.2.1 領(lǐng)域無(wú)關(guān)特征
  111. 10.2.2 領(lǐng)域相關(guān)特征
  112. 10.2.3 圖嵌入：一個(gè)全新的世界
  113. 10.3 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  114. 10.3.1 圖卷積網(wǎng)絡(luò)
  115. 10.3.2 GraphSAGE
  116. 10.4 圖機(jī)器學(xué)習(xí)方法的比較
  117. 10.4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的用例
  118. 10.4.2 模式發(fā)現(xiàn)與特征提取方法
  119. 10.4.3 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：總結(jié)與應(yīng)用
  120. 10.5 本章小結(jié)
  121. 第11章 重新審視實(shí)體解析
  122. 11.1 問(wèn)題描述：識(shí)別現(xiàn)實(shí)世界的用戶及其品味
  123. 11.2 解決方案：基于圖的實(shí)體解析
  124. 11.2.1 確實(shí)哪些實(shí)體是相同的
  125. 11.2.2 實(shí)體解析
  126. 11.3 實(shí)現(xiàn)基于圖的實(shí)體解析
  127. 11.3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)實(shí)體解析入門(mén)套件
  128. 11.3.2 圖模式
  129. 11.3.3 查詢和分析
  130. 11.3.4 方法1：Jaccard相似度
  131. 11.3.5 合并
  132. 11.3.6 方法2：評(píng)分精確和近似匹配
  133. 11.4 本章小結(jié)
  134. 第12章 改進(jìn)欺詐檢測(cè)
  135. 12.1 目標(biāo)：改進(jìn)欺詐檢測(cè)
  136. 12.2 解決方案：使用關(guān)系創(chuàng)建更智能的模型
  137. 12.3 使用TigerGraph ML Workbench
  138. 12.3.1 設(shè)置ML Workbench
  139. 12.3.2 使用ML Workbench和Jupyter Notes
  140. 12.3.3 圖模式和數(shù)據(jù)集
  141. 12.3.4 圖特征工程
  142. 12.3.5 用圖特征訓(xùn)練傳統(tǒng)模型
  143. 12.3.6 使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  144. 12.4 本章小結(jié)
  145. 12.5 與你聯(lián)系
書(shū)名：圖分析與圖機(jī)器學(xué)習(xí)：原理、算法與實(shí)踐
譯者：譚夢(mèng)迪, 劉利凱, 王成, 黃凱, 劉愛(ài)娣 譯
國(guó)內(nèi)出版社：機(jī)械工業(yè)出版社
出版時(shí)間：2024年08月
頁(yè)數(shù)：242
書(shū)號(hào)：978-7-111-75917-1
原版書(shū)書(shū)名：Graph-Powered Analytics and Machine Learning with TigerGraph
原版書(shū)出版商：O'Reilly Media
Victor Lee
 
Victor Lee是TigerGraph機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能副總裁。
 
 
Phuc Kien Nguyen
 
Phuc Kien Nguyen是荷蘭銀行反洗錢(qián)與反恐融資領(lǐng)域的數(shù)據(jù)科學(xué)家。
 
 
Alexander Thomas
 
Alexander Thomas是TigerGraph的前技術(shù)撰稿人，擁有語(yǔ)言學(xué)和教育背景。
 
 
本書(shū)封面上的動(dòng)物是金斑虎甲蟲(chóng)（Cicindela aurulenta）。它原產(chǎn)于南亞和東南亞，從尼泊爾和中國(guó)南部到印度尼西亞都有，經(jīng)常出現(xiàn)在沙質(zhì)棲息地，尤其是海岸線地帶和沙丘地帶。成蟲(chóng)體長(zhǎng)可達(dá)20mm，身體呈五彩藍(lán)綠色，每個(gè)翅上有三個(gè)大的黃色斑點(diǎn)。
金斑虎甲蟲(chóng)是一種兇猛的捕食者，以多種無(wú)脊椎動(dòng)物為食。它們有敏銳的視力，以其體型而言速度極快，能迅速跑到獵物面前，然后用強(qiáng)有力的下顎捕捉并肢解獵物。它們的幼蟲(chóng)在垂直洞穴中潛伏，伏擊在附近游蕩的獵物，并將其拖入洞穴中。
購(gòu)買選項(xiàng)
定價(jià)：89.00元
書(shū)號(hào)：978-7-111-75917-1
出版社：機(jī)械工業(yè)出版社