Bewertung:
Das Buch bietet eine umfassende Einführung in Neo4j, die sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Benutzer geeignet ist und Theorie, praktische Anwendungen und eine Einführung in die Graphanalyse umfasst. Während es sich in der Theorie und den praktischen Beispielen auszeichnet, vermissten einige Nutzer in bestimmten Abschnitten aktuelle Informationen und Beispiele.
Vorteile:Das Buch bietet eine solide Einführung in Neo4j mit guten Beispielen und klaren Erklärungen und deckt ein breites Spektrum an Themen ab, darunter Graphdaten, die Einrichtung von Neo4j, die Abfragesprache Cypher, Graphalgorithmen und maschinelle Lernverfahren. Es enthält praktische Einblicke für den Einsatz von Graphanalysen in Anwendungen und ist sowohl für neue als auch für erfahrene Benutzer gut geeignet.
Nachteile:Einige Abschnitte können mit nicht verwandten Themen abschweifen, und bestimmte Bereiche, insbesondere Graphenalgorithmen und Anwendungen des maschinellen Lernens, könnten von spezifischeren Beispielen und Anwendungsfällen profitieren. Außerdem gibt es Bedenken hinsichtlich veralteter Beispiele und fehlender Ressourcen, die eine Aktualisierung erfordern.
(basierend auf 9 Leserbewertungen)
Hands-On Graph Analytics with Neo4j: Perform graph processing and visualization techniques using connected data across your enterprise
Entdecken Sie, wie Sie mit Neo4j Beziehungen innerhalb komplexer und großer Graph-Datensätze mithilfe von Graph-Modellierung, Graph-Algorithmen und maschinellem Lernen identifizieren können.
Hauptmerkmale
⬤ Machen Sie sich mit Hilfe von Beispielen aus der Praxis mit der Graphenanalytik vertraut.
⬤ Erforschen Sie verschiedene Anwendungsfälle wie Betrugserkennung, graphbasierte Suche und Empfehlungssysteme.
⬤ Machen Sie sich anhand von Beispielen mit der Graph Data Science Bibliothek vertraut und nutzen Sie Neo4j in der Cloud für eine effektive Anwendungsskalierung.
Buchbeschreibung
Neo4j ist eine Graphdatenbank, die Plugins zur Ausführung komplexer Graphalgorithmen enthält.
Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der Graphenanalyse, die Abfragesprache Cypher und Komponenten der Graphenarchitektur und hilft Ihnen zu verstehen, warum Unternehmen begonnen haben, die Graphenanalyse in ihren Organisationen einzuführen. Sie erfahren, wie Sie Neo4j-Algorithmen und -Techniken implementieren und verschiedene Graph-Analytics-Methoden erforschen können, um komplexe Beziehungen in Ihren Daten aufzudecken. Sie werden in der Lage sein, Graph Analytics für verschiedene Bereiche wie Betrugserkennung, graphbasierte Suche, Empfehlungssysteme, soziale Netzwerke und Datenmanagement zu implementieren. Sie lernen auch, wie man Daten in Graphdatenbanken speichert und daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnt. Wenn Sie sich mit den Techniken vertraut gemacht haben, werden Sie das maschinelle Lernen von Graphen entdecken, um einfache bis komplexe Herausforderungen mit Neo4j zu lösen. Sie werden auch verstehen, wie Sie Graphdaten in einem maschinellen Lernmodell verwenden können, um Vorhersagen auf der Grundlage Ihrer Daten zu treffen. Schließlich werden Sie sich mit der Strukturierung einer Webanwendung für die Produktion mit Neo4j auseinandersetzen.
Am Ende dieses Buches werden Sie nicht nur in der Lage sein, die Macht der Graphen zu nutzen, um eine breite Palette von Problembereichen zu behandeln, sondern Sie werden auch gelernt haben, wie Sie Neo4j effizient nutzen können, um komplexe Beziehungen in Ihren Daten zu identifizieren.
Was Sie lernen werden
⬤ Sie werden mit den Bausteinen, Knoten und Beziehungen der Graphdatenbank Neo4j vertraut sein.
⬤ Entdecken Sie, wie Sie Knoten und Beziehungen mit Cypher-Abfragen erstellen, aktualisieren und löschen können.
⬤ Nutzen Sie Graphen, um die Websuche und Empfehlungen zu verbessern.
⬤ Graphenalgorithmen wie Pfadfindung, räumliche Suche, Zentralität und Gemeinschaftserkennung verstehen.
⬤ Verschiedene Schritte zur Integration von Graphen in eine normale Pipeline für maschinelles Lernen herausfinden.
⬤ Formulieren Sie ein Link-Vorhersageproblem im Kontext des maschinellen Lernens.
⬤ Implementieren Sie Algorithmen zur Grapheneinbettung wie DeepWalk und verwenden Sie diese in Neo4j-Graphen.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Dieses Buch richtet sich an Datenanalysten, Geschäftsanalysten, Graphenanalysten und Datenbankentwickler, die Graphen speichern und verarbeiten wollen, um wichtige Datenerkenntnisse zu gewinnen. Dieses Buch richtet sich auch an Datenwissenschaftler, die intelligente Graphenanwendungen für verschiedene Bereiche entwickeln wollen. Eine gewisse Erfahrung mit Neo4j ist erforderlich.
| ISBN: | 9781839212611 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
