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    • 图数据实战(用图思维和图技术解决复杂问题)
      • 作者:(美)丹妮丝·柯斯勒·戈斯内尔//马蒂亚斯·布罗谢勒|责编:王春华//冯润峰|译者:田夏//梁越//陈思聪
      • 出版社:机械工业
      • ISBN:9787111736288
      • 出版日期:2024/03/01
      • 页数:341
    • 售价:55.6
  • 内容大纲

        本书是一本探索如何应用图思维和图技术解决复杂问题的书籍。该书针对有兴趣学习如何使用图数据提升工作水平、解决困难问题的实战从业者。
        本书涵盖了与图数据相关的广泛主题,包括图思维、图数据模型和查询语言,讨论了如何将图数据应用于社交网络、物流和网络安全等领域的问题解决方案。
        此外,本书还提供了实践指导,包括工具和框架的推荐、设计有效图数据模型的建议,以及如何使用图数据生成洞见和做出明智决策的建议。
  • 作者介绍

  • 目录

    前言
    第1章  图思维
      1.1  为什么是现在将图引入数据库技术
      1.2  什么是图思维
      1.3  制定技术决策解决复杂问题
      1.4  开启你的图思维旅程
    第2章  从关系思维进化到图思维
      2.1  本章预览:将关系概念转化为图术语
      2.2  关系和图:差异在哪里
      2.3  关系型数据建模
      2.4  图数据中的概念
      2.5  图结构语言
      2.6  确定是关系型还是图
      2.7  总结
    第3章  入门:简单的C360视图
      3.1  本章预览:关系型技术和图技术
      3.2  图数据的基本用例:C360
      3.3  在关系型系统中实施C360应用程序
      3.4  在图系统中实现C360应用程序
      3.5  关系型与图:如何选择
      3.6  总结
    第4章  在开发环境中探索邻接点
      4.1  本章预览:构建一个更现实的C
      4.2  图数据建模
      4.3  在开发环境中探索邻接点的实现细节
      4.4  Gremlin基础导航
      4.5  高级Gremlin:构造查询结果
      4.6  从开发到生产
    第5章  在生产环境中探索邻接点
      5.1  本章预览:学习Apache Cassandra的分布式图数据
      5.2  使用Apache Cassandra处理图数据
      5.3  图数据建模
      5.4  生产环境的实现细节
      5.5  更复杂的分布式图问题
    第6章  在开发环境中使用树
      6.1  本章预览:导航树、分层数据和循环
      6.2  分层和嵌套数据
      6.3  在纷繁的术语中找到出路
      6.4  通过传感器数据学习层次结构
      6.5  开发环境中从叶子节点到根节点的查询
      6.6  开发环境中从根节点到叶子节点的查询
      6.7  回到过去
    第7章  在生产环境中使用树
      7.1  本章预览:分支系数、深度和边上的时间属性
      7.2  传感器数据中的时间
      7.3  示例中的分支系数
      7.4  传感器数据的生产结构
      7.5  生产环境中从叶子节点到根节点的查询
      7.6  生产环境中从根节点到叶子节点的查询
      7.7  在通信塔故障的场景中应用查询

      7.8  以小见大
    第8章  开发环境中的路径查找
      8.1  本章预览:量化网络中的信任
      8.2  关于信任的三个例子
      8.3  路径的基本概念
      8.4  信任网络中的路径查找
      8.5  用比特币信任网络理解遍历
      8.6  最短路径查询
    第9章  生产环境中的路径查找
      9.1  本章预览:权重、距离和剪枝
      9.2  加权路径和搜索算法
      9.3  最短路径问题的边权重归一化
      9.4  最短加权路径查询
      9.5  生产环境中的加权路径和信任
    第10章  开发环境中的推荐
      10.1  本章预览:电影推荐的协同过滤
      10.2  推荐系统示例
      10.3  协同过滤导论
      10.4  电影数据:结构、加载和查询
      10.5  Gremlin中基于条目的协同过滤
    第11章  图中的简单实体解析
      11.1  本章预览:合并多个数据集到一个图
      11.2  定义一个不同的复杂问题:实体解析
      11.3  分析两个电影数据集
      11.4  匹配和合并电影数据
      11.5  解决假阳性
    第12章  生产环境中的推荐
      12.1  本章预览:快捷边、预计算和高级修剪技术
      12.2  实时推荐的快捷边
      12.3  计算我们的电影数据的快捷边
      12.4  电影推荐的生产结构和数据加载
      12.5  带有快捷边的推荐查询
    第13章  结语
      13.1  何去何从
      13.2  保持联系