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  • 圖數據實戰:用圖思維和圖技術解決復雜問題 [美]丹妮絲·柯斯
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 數據庫
    【市場價】
    689-998
    【優惠價】
    431-624
    【作者】 美丹妮絲·柯斯勒·戈斯內爾Denise 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  數據庫  數據庫理論 
    【出版社】機械工業出版社 
    【ISBN】9787111736288
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787111736288
    作者:[美]丹妮絲·柯斯勒·戈斯內爾(Denise

    出版社:機械工業出版社
    出版時間:2024年03月 

        
        
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    編輯推薦
    圖數據在人類和計算機看待世界的不同方式之間架起了橋梁。計算機依賴於靜態的行列數據,而人們通過關繫來指導和理解生活。本書演示了圖數據如何將這兩種方法結合起來。通過應用圖論、數據庫結構、分布式繫統和數據分析方面的概念,你將最終掌握圖思維。
    本書向數據工程師、數據科學家和數據分析師展示了如何利用圖數據庫解決復雜問題,通過生動的示例演示了團隊如何在實際應用程序中思考圖數據,並提供了豐富的圖技術開發模板。 
    內容簡介
    本書是一本探索如何應用圖思維和圖技術解決復雜問題的書籍。該書針對有興趣學習如何使用圖數據提升工作水平、解決困難問題的實戰從業者。

    該書涵蓋了與圖數據相關的廣泛主題,包括圖思維、圖數據模型和查詢語言,討論了如何將圖數據應用於社交網絡、物流和網絡安全等領域的問題解決方案。

    此外,該書還提供了實踐指導,包括工具和框架的推薦、設計有效圖數據模型的建議,以及如何使用圖數據生成洞見和做出明智決策的建議。

    總的來說,本書是任何希望學習如何使用圖數據解決復雜問題和獲得新的工作洞見的人的優質資源。
    作者簡介
    Denise Koessler Gosnell博士是DataStax首席數據官。她的專利、技術成果和演講涉及圖論、圖算法、圖數據庫和圖數據在所有行業垂直領域的應用相關的數十個主題。
    Matthias Broecheler是DataStax首席技術官、圖數據庫專家,Titan圖形數據庫的發明者。
    目錄
    前言1
    第1章 圖思維9
    1.1 為什麼是現在將圖引入數據庫技術9
    1.2 什麼是圖思維15
    1.3 制定技術決策解決復雜問題17
    1.4 開啟你的圖思維旅程24
    第2章 從關繫思維進化到圖思維25
    2.1 本章預覽:將關繫概念轉化為圖術語25
    2.2 關繫和圖:差異在哪裡26
    2.3 關繫型數據建模28
    2.4 圖數據中的概念30
    2.5 圖結構語言35
    2.6 確定是關繫型還是圖43
    2.7 總結45前言1
    第1章 圖思維9
    1.1 為什麼是現在將圖引入數據庫技術9
    1.2 什麼是圖思維15
    1.3 制定技術決策解決復雜問題17
    1.4 開啟你的圖思維旅程24
    第2章 從關繫思維進化到圖思維25
    2.1 本章預覽:將關繫概念轉化為圖術語25
    2.2 關繫和圖:差異在哪裡26
    2.3 關繫型數據建模28
    2.4 圖數據中的概念30
    2.5 圖結構語言35
    2.6 確定是關繫型還是圖43
    2.7 總結45
    第3章 入門:簡單的C360視圖47
    3.1 本章預覽:關繫型技術和圖技術48
    3.2 圖數據的基本用例:C36048
    3.3 在關繫型繫統中實施C360應用程序50
    3.4 在圖繫統中實現C360應用程序59
    3.5 關繫型與圖:如何選擇72
    3.6 總結74
    第4章 在開發環境中探索鄰接點77
    4.1 本章預覽:構建一個更現實的C36077
    4.2 圖數據建模10178
    4.3 在開發環境中探索鄰接點的實現細節89
    4.4 Gremlin基礎導航91
    4.5 高級Gremlin:構造查詢結果99
    4.6 從開發到生產107
    第5章 在生產環境中探索鄰接點109
    5.1 本章預覽:學習Apache Cassandra的分布式圖數據110
    5.2 使用Apache Cassandra處理圖數據111
    5.3 圖數據建模201125
    5.4 生產環境的實現細節129
    5.5 更復雜的分布式圖問題137
    第6章 在開發環境中使用樹139
    6.1 本章預覽:導航樹、分層數據和循環139
    6.2 分層和嵌套數據139
    6.3 在紛繁的術語中找到出路142
    6.4 通過傳感器數據學習層次結構145
    6.5 開發環境中從葉子節點到根節點的查詢155
    6.6 開發環境中從根節點到葉子節點的查詢164
    6.7 回到過去169
    第7章 在生產環境中使用樹171
    7.1 本章預覽:分支繫數、深度和邊上的時間屬性171
    7.2 傳感器數據中的時間172
    7.3 示例中的分支繫數179
    7.4 傳感器數據的生產結構181
    7.5 生產環境中從葉子節點到根節點的查詢183
    7.6 生產環境中從根節點到葉子節點的查詢190
    7.7 在通信塔故障的場景中應用查詢195
    7.8 以小見大199
    第8章 開發環境中的路徑查找201
    8.1 本章預覽:量化網絡中的信任201
    8.2 關於信任的三個例子202
    8.3 路徑的基本概念205
    8.4 信任網絡中的路徑查找209
    8.5 用比特幣信任網絡理解遍歷214
    8.6 最短路徑查詢219
    第9章 生產環境中的路徑查找233
    9.1 本章預覽:權重、距離和剪枝233
    9.2 加權路徑和搜索算法234
    9.3 最短路徑問題的邊權重歸一化238
    9.4 最短加權路徑查詢247
    9.5 生產環境中的加權路徑和信任257
    第10章 開發環境中的推薦259
    10.1 本章預覽:電影推薦的協同過濾259
    10.2 推薦繫統示例260
    10.3 協同過濾導論262
    10.4 電影數據:結構、加載和查詢269
    10.5 Gremlin中基於條目的協同過濾282
    第11章 圖中的簡單實體解析291
    11.1 本章預覽:合並多個數據集到一個圖291
    11.2 定義一個不同的復雜問題:實體解析292
    11.3 分析兩個電影數據集294
    11.4 匹配和合並電影數據304
    11.5 解決假陽性307
    第12章 生產環境中的推薦313
    12.1 本章預覽:快捷邊、預計算和高級修剪技術313
    12.2 實時推薦的快捷邊314
    12.3 計算我們的電影數據的快捷邊319
    12.4 電影推薦的生產結構和數據加載325
    12.5 帶有快捷邊的推薦查詢328
    第13章 結語337
    13.1 何去何從338
    13.2 保持聯繫341


     
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