Ocena:
Książka stanowi kompleksowe wprowadzenie do Neo4j, obejmujące teorię, praktyczne zastosowania i wprowadzenie do analizy grafów odpowiednie zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych użytkowników. Chociaż wyróżnia się teorią i praktycznymi przykładami, niektórzy użytkownicy stwierdzili, że w niektórych sekcjach brakuje aktualnych informacji i przykładów.
Zalety:Książka oferuje solidne wprowadzenie do Neo4j z dobrymi przykładami i jasnymi wyjaśnieniami, obejmuje szeroki zakres tematów, w tym dane wykresów, konfigurację Neo4j, język zapytań Cypher, algorytmy wykresów i techniki uczenia maszynowego. Zawiera praktyczne informacje na temat wdrażania analizy grafów w aplikacjach i jest odpowiedni zarówno dla nowych, jak i doświadczonych użytkowników.
Wady:Niektóre sekcje mogą zbaczać z toru z niepowiązanymi tematami, a niektóre obszary, w szczególności algorytmy grafowe i aplikacje uczenia maszynowego, mogłyby skorzystać z bardziej szczegółowych przykładów i przypadków użycia. Ponadto istnieją obawy dotyczące nieaktualnych przykładów i brakujących zasobów, które wymagają aktualizacji.
(na podstawie 9 opinii czytelników)
Hands-On Graph Analytics with Neo4j: Perform graph processing and visualization techniques using connected data across your enterprise
Odkryj, jak używać Neo4j do identyfikowania relacji w złożonych i dużych zbiorach danych grafowych przy użyciu modelowania grafów, algorytmów grafowych i uczenia maszynowego.
Kluczowe cechy
⬤ Rozpoczęcie pracy z analityką grafów za pomocą rzeczywistych przykładów.
⬤ Poznaj różne przypadki użycia, takie jak wykrywanie oszustw, wyszukiwanie oparte na grafach i systemy rekomendacji.
⬤ Zapoznaj się z biblioteką Graph Data Science za pomocą przykładów i korzystaj z Neo4j w chmurze w celu efektywnego skalowania aplikacji.
Opis książki
Neo4j to grafowa baza danych, która zawiera wtyczki do uruchamiania złożonych algorytmów grafowych.
Książka rozpoczyna się od wprowadzenia do podstaw analityki grafów, języka zapytań Cypher i komponentów architektury grafów, a także pomaga zrozumieć, dlaczego przedsiębiorstwa zaczęły wdrażać analitykę grafów w swoich organizacjach. Dowiesz się, jak wdrożyć algorytmy i techniki Neo4j oraz poznasz różne metody analizy grafów w celu ujawnienia złożonych relacji w danych. Będziesz w stanie wdrożyć analitykę grafów w różnych domenach, takich jak wykrywanie oszustw, wyszukiwanie oparte na grafach, systemy rekomendacji, sieci społecznościowe i zarządzanie danymi. Dowiesz się również, jak przechowywać dane w grafowych bazach danych i wydobywać z nich cenne informacje. W miarę jak będziesz dobrze zaznajomiony z technikami, odkryjesz uczenie maszynowe grafów w celu sprostania prostym i złożonym wyzwaniom przy użyciu Neo4j. Zrozumiesz także, jak wykorzystywać dane grafowe w modelu uczenia maszynowego w celu tworzenia prognoz na podstawie danych. Na koniec zapoznasz się ze strukturą aplikacji internetowej do produkcji przy użyciu Neo4j.
Pod koniec tej książki będziesz w stanie nie tylko wykorzystać moc wykresów do obsługi szerokiego zakresu obszarów problemowych, ale także nauczysz się, jak efektywnie korzystać z Neo4j w celu identyfikacji złożonych relacji w danych.
Czego się nauczysz
⬤ Zapoznać się z blokami konstrukcyjnymi, węzłami i relacjami bazy danych grafów Neo4j.
⬤ Dowiesz się, jak tworzyć, aktualizować i usuwać węzły i relacje za pomocą zapytań Cypher.
⬤ Wykorzystanie grafów do usprawnienia wyszukiwania w sieci i tworzenia rekomendacji.
⬤ Zrozumienie algorytmów grafowych, takich jak znajdowanie ścieżek, wyszukiwanie przestrzenne, centralność i wykrywanie społeczności.
⬤ Poznanie różnych etapów integracji grafów w normalnym potoku uczenia maszynowego.
⬤ Sformułowanie problemu przewidywania linków w kontekście uczenia maszynowego.
⬤ Wdrożenie algorytmów osadzania grafów, takich jak DeepWalk, i wykorzystanie ich w grafach Neo4j.
Dla kogo jest ta książka
Ta książka jest przeznaczona dla analityków danych, analityków biznesowych, analityków grafów i programistów baz danych, którzy chcą przechowywać i przetwarzać dane wykresów w celu ujawnienia kluczowych spostrzeżeń dotyczących danych. Książka ta spodoba się również naukowcom zajmującym się danymi, którzy chcą budować inteligentne aplikacje grafowe dla różnych dziedzin. Wymagane jest pewne doświadczenie z Neo4j.
