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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
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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
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